Senior Data scientist (Risk)

Аналитика рынка

Стек

Откликнуться

Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.

Описание

Мокка – это популярный в России и Восточной Европе финтех сервис в сегменте BNPL (Buy Now Pay Later – Покупай сейчас, плати потом). С его помощью можно получить моментальный аванс на покупки и на другие цели с оплатой частями. Зарегистрироваться в Мокка можно в два клика прямо в магазине или в мобильном приложении – для этого не надо заполнять длинные анкеты или подписывать бумаги, весь процесс полностью онлайновый. Под капотом Мокка – более 10 лет накопленного опыта, современные мобильные и облачные технологии и уникальный гибкий подход ко всем процессам. В Мокка более 12 млн пользователей, а сам сервис доступен в >9,500 партнерских магазинах, среди которых Детский мир, Иль Де Ботэ, Авито, Мегафон и другие. Задачи, которые тебе предстоит решать: Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью снижения Cost of Risk: online модели для оценки риски дефолта новых клиентов, антифрод модели, collection модели Регулярная проверка новых источников данных для для снижения Cost of Risk Подготовка презентаций для бизнес-пользователей Расчет финансового эффекта от моделей Наш стек: инфраструктура на базе Yandex Cloud и AWS - Jupyterhub, GitLab, MLOps c Grafana/Prometheus, Kubernetes, Airflow, Greenplum, Postgre and MongoDB Наши пожелания к экспертизе: Промышленная разработка на Python, опыт разработки и внедрения скоринговых моделей, моделей коллекшен, антифрод моделей Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining Умение тестировать внешние источники данных и рассчитывать экономику подключения/пилота Валидация моделей, знание ключевых метрик и аналитик Feature engineering Знание классических алгоритмов машинного обучения Опыт работы с одним из фреймворков Django/Flask/Fastapi Знание SQL на хорошем уровне Опыт работы с Git Знание математической статистики Будет плюсом Знание Airflow, Docker Опыт работы с Pytorch и знание алгоритмов DL Что мы предлагаем? Привлекательную заработную плату в соответствии с навыками и опытом,

Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.