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

Data Scientist в Департамент кредитных рисков

middleofficeАлматы, KZ →1д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
lightgbmpandaspythonscikit-learnsqlxgboost
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

Обязанности: Построение моделей прогнозирования динамики кредитного портфеля, уровня проблемной задолженности и провизий, применяя roll rate, матрицы миграций и другие статистические методы; Участие в разработке, имплементации и сопровождении моделей оценки резервов (модели PD, LGD); Анализ качества моделей и оценка результатов их применения в расчётах провизий; Оценка начисления провизий по итогам закрытия периода; Предоставление прогнозов по ожидаемому уровню провизий; Расчет риск-премий, COR и нормативов по сегментам кредитования; Проведение стресс-тестов, в том числе для целей выполнения надзорных требований; Взаимодействие с другими подразделениями риск-менеджмента, финансов и бизнеса по вопросам расчета провизий.

Требования

Высшее (экономическое, математическое, техническое, финансовое); Опыт работы не менее 2-х лет / не менее 2-х лет в банковской сфере; Опыт в оценке кредитных рисков, расчете стоимости риска и понимание того, как макроэкономические факторы могут влиять на потери; Глубокие знания портфельного анализа ; Уверенное знание МСФО 9 (IFRS 9), включая принципы расчета ожидаемых кредитных убытков; Умение оценивать устойчивость портфеля банка, используя исторические данные и макроэкономические показатели; Навыки работы с моделями PD, LGD, EAD; Знание SQL и Excel; Знание Python, уверенное владение библиотеками pandas, scikit-learn, XG

Boost, LightGBM.

Условия

Ежеквартальные премии; Работа в офисе (оффлайн); Корпоративные предложения по фитнесу; Корпоративные скид

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