Hidden

Junior Data Scientist

Команда Data Science разработала модели для точного прогнозирования вероятности дефолта клиентов, и сейчас ищем специалиста в команду DS. Основные задачи: развитие и улучшение моделей, их поддержка, взаимодействие с портфельными аналитиками и анализ данных по кредитному портфелю.

Необходимые навыки:

• Математические методы: глубокое понимание статистики и теории вероятностей.
• Машинное обучение (ML): опыт работы с алгоритмами и их адаптация под задачи.
• Python: уверенное владение, включая библиотеки для ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Готовность к интенсивной работе: настрой на работу с большими объемами данных и постоянное совершенствование моделей.

Мы ищем мотивированного кандидата, готового к развитию в области Data Science и работе в динамичной среде.

Гуппа компаний Фордевинд – быстрорастущая финансовая компания, занимающая лидирующие позиции на рынке краткосрочных займов малому и среднему бизнесу. Помимо кредитного бизнеса мы также оказываем инвестиционно-банковские и консультационные услуги для компаний из широкого перечня отраслей. Профессиональный опыт сотрудников включает работу в лучших инвестиционных банках (J.P. Morgan, UBS, VTB Capital, Sberbank CIB), фондах прямых инвестиций и международных аудиторских компаниях. Для усиления команды мы ищем Junior Data Science с высоким уровнем личной ответственности и стремлением к росту.

• Помощь в поддержании текущих процессов;
• участие в сборе и обработке данных;
• оптимизация существующих и разработка новых ML моделей;
• активное обсуждение результатов и способов их улучшения внутри команды;
• взаимодействие с коллегами других аналитических отделов.

• Высшее техническое или экономическое образование одного из ведущих российских ВУЗов (ВШЭ, МГУ, МФТИ, РЭШ);
• уверенное знание математических дисциплин смежных с Data Science;
• понимание принципов работы основных ML алгоритмов;
• уверенное владение Python, умение писать чистый читаемый поддерживаемый код;
• знание классического ML-стека и соответствующих библиотек (numpy, pandas, scipy, sklearn, lightgbm, catboost и пр.);
• опыт разработки ML моделей для решения реальных прикладных задач будет плюсом;
• хорошее знание английского языка на уровне свободного чтения документации;
• развитые коммуникативные навыки и аналитические способности, самостоятельность, умение ответственно подходить к решению поставленных задач.

• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;
• свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;
• возможность работы в офисе, удаленно или в гибридном формате;
• участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;
• конкурентная оплата труда, прозрачная бонусная система