Middle+/Senior DS (Проектное финансирование)

Формально мы - часть Моделирования корпоративного кредитования, но по факту мы строим модели и для розницы, и для бизнеса, и для строй контроля. Потому что есть Запрос, а мы Можем. Конкретно наша команда – в основном нерегуляторные модели, в т.ч. модели денежных потоков (Проектное финансирование). В бэклоге – проекты с табличными данными, npl (больший приоритет), matching, rag, cv (меньший приоритет). База – табличные, остальное – по вашим сильным сторонам (мы надеемся, что у вас есть компетенции сверх базы).

Компания Банк ДОМ.РФ Компания Банк ДОМ.РФ Банк ДОМ.РФ — универсальный банк с акцентом на ипотечно-строительной сфере. С 2018 года — уполномоченный банк в сфере жилищного строительства. С использованием финансирования банка жильё строится в 77 субъектах РФ. Входит в топ-3 российских банков по ипотечному портфелю и объему проектного финансирования застройщиков. В топ-10 российских кредитных учреждений по величине активов. Возможно, самый быстрорастущий портфель и чистая прибыль среди всех банков (стоит проверить статистику) за последние годы (как следствие, и размер команд, и объем данных).

Основа - вести ML-проект от постановки задачи и сбора данных до отчёта и внедрения в пром контрур, презентация результатов заинтересованным лицам. В бэклоге – проекты с нуля с табличными данными, npl, матчинг, rag, cv. База – табличные данные, остальное – по вашим сильным сторонам. Также есть уже работающие модели, возможны доработки и перехват, но много всего с нуля.

• Опыт от 3 лет в ML, обязательно знать классические алгоритмы (лог рег, деревянные и тд.)
• Опыт работы в Банке/крупной компании как большой плюс (понимание процессов, jira/confluence и т.д.)
• Опыт реализации задачи от первоначальной идеи до работающего сервиса
• Опыт в подготовке моделей к использованию в промышленном контуре (git, flask, docker, pep 8, fast API, проч.)
• Знание теории вероятностей и математической статистики, ML базы
• Работа с DS и DA стэком – python 3.7+ и либы: pandas/polars, scikit-learn, numpy, oracle, postgresql, docker, matplotlib/seaborn, torch/tensorflow
• Опыт в финтехе как плюс

• Конкурентная ЗП
• Квартальные премии
• Хороший ДМС
• Можно удалённо, можно офис - Москва, м.Арбатская/м.ЦСКА на выбор, но желательно иногда появляться очно
• Корп. скидки, компенсация спорта, ин. языка, надбавки к отпуску и активная социальная жизнь