Senior Data Scientist / ML Engineer

Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках.

Предстоит адаптировать модели и scoring pipeline к новым странам, оценивать качество и обрабатывать разнородные данные — от финансовой отчётности и документов до внешних и альтернативных источников. Вместе с разработчиками, аналитиками и бизнесом — автоматизировать принятие кредитных решений и строить масштабируемую скоринговую инфраструктуру.

Нужны опыт в DS/ML, уверенный Python и классический ML-стек, умение работать с неструктурированными и «грязными» бизнес-данными. Опыт кредитного скоринга и английский для международных проектов будут плюсом. Образование в ШАД.

Компания: Группа компаний Fordewind — быстрорастущая технологическая финансовая компания, основанная в 2017 году. Мы специализируемся на кредитовании и инвестиционно-банковских услугах для корпораций, малого и среднего бизнеса. Наша команда управляется опытными профессионалами финансовой отрасли с бэкграундом в крупнейших институтах (экс J.P. Morgan, UBS, ВТБ Капитал, Сбербанк CIB). Сегодня Fordewind — это международный бизнес с офисами в Дубае (ОАЭ), Москве (Россия), Алматы (Казахстан) и Лондоне (Великобритания).

• Работать совместно с разработчиками и аналитиками над запуском скоринговых процессов в новых локациях;

• Адаптировать существующие скоринговые подходы и перестраивать scoring pipeline под специфику международных рынков;

• Работать с данными из новых стран (финансовая отчётность, документы, внешние источники, альтернативные данные);

• Анализировать качество данных и применимость текущих российских скоринговых подходов компании к новым рынкам;

• Совместно с разработчиками участвовать в автоматизации обработки данных и алгоритмов принятия решений;

• Взаимодействовать с бизнес-командой для перевода кредитной экспертизы в data/scoring-логику и строить масштабируемую scoring-инфраструктуру.

• Опыт и профиль: опыт работы в качестве Data Scientist / ML Engineer;

• Технический стек: уверенное владение Python, классическим DS/ML-стеком и ключевыми библиотеками (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, LightGBM, CatBoost и пр.);

• Работа с данными: способность работать не только с «чистыми» датасетами, но и с реальными messy-data из бизнеса;

• Риск-моделирование: опыт построения или адаптации credit scoring models будет плюсом;

• Дополнительные навыки: владение английским языком для работы в международных проектах будет плюсом.

• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;

• Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;

• Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;

• Возможность работы в полностью удаленном режиме из любой точки мира;

• Конкурентная оплата труда и прозрачная бонусная система.