Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Big Data Scientist in Tashkent

middleoffice~$1K /moАстана, KZ →1нед назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awspysparkpythonsparksql
Условия
Английский
B1, обязателен
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

Andersen is hiring a Big Data Scientist in Tashkent for a project developing an automated lending platform with ML-based credit scoring, predictive analytics, and improved credit risk assessment. Our customer is a large international technology organization operating in the digital infrastructure domain. It develops and maintains high-load platforms that process and manage significant volumes of data across multiple regions.

The engineering landscape includes distributed systems, cloud-based environments, system integrations, and advanced security practices, with a focus on reliability, scalability, and continuous platform evolution. The project is focused on developing an automated corporate lending platform for businesses and individual entrepreneurs. It includes implementing ML-based credit scoring, predictive analytics, and a decision engine while optimizing underwriting processes to improve credit risk assessment, accelerate loan approvals, and enhance lending efficiency.

Responsibilities
  • Developing credit scoring and predictive analytics models for corporate borrowers. Must-haves: Experience as a Data Scientist for 5+ years. Experience working with banking products and in the fintech industry. Hands-on experience with Python and PySpark. Experience developing credit scoring models (application and behavioral scoring) and Probability of Default (PD) models. Understanding of PD, LGD, and EAD metrics and their application in Expected Credit Loss (ECL) calculations under
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs