Data Scientist в JuicyScore Москва

Data Scientist в антифрод-продукт JuicyScore: построение моделей, глубокий анализ данных и подготовка клиентских отчётов, связующее звено между данными, моделями и бизнесом.

Задачи:

• Ведение внутренних словарей (расширение и актуализация)
• Анализ и инжиниринг признаков
• Построение аналитических отчетов по результатам глубокого анализа потока и построения кастомных моделей, а также оценки эффективности сервиса
• Проведение расследований по запросам от клиентов: поиск паттернов риска, аномалий, причин изменений в распределениях
• Формулирование понятных выводов и рекомендаций клиенту

Требования:

• Высшее образование в математике / статистике / информатике
• От 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей
• Уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание интерпретации моделей (SHAP, Feature Importance)
• Умение делать клиентоориентированные отчёты: выводы и визуализации, понятные не только дата-сайентисту
• Умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности
• Уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL
• Английский язык уровня B2 (Upper-Intermediate) и выше
• Развитое аналитическое мышление, ответственность, умение работать автономно, понятно объяснять результаты анализа

Условия:

• Работа в аккредитованной IT-компании (льготы, отсрочка и пр.)
• Компенсация медицинских расходов с первого дня работы
• Обучение и развитие (курсы, конференции, митапы — за счёт компании)
• Современное оборудование (MacBook)
• Бонусы и премии по результатам работы
• Гибридный формат работы
• Комфортный офис в центре Москвы

Навыки:

• Python
• pandas
• numpy
• scikit-learn
• SQL
• XGBoost
• LightGBM
• CatBoost
• Random Forest
• SHAP
• Feature Importance
• R