Опубликовано сегодня

Data Scientist / Аналитик данных / Финансовый аналитик (офис) в Повалишин Евгений Сергеевич Москва

Building iconв офис
Person iconmiddle
Money bag iconне указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Ищем Data Science в компанию, которая занимается разработкой собственной платформы на рынке взыскания.

Это аккредитованная коллекторская организация с собственной разработкой, у которой есть развесистая система триггеров c алгоритмами для стратегий взыскания. Используем классический ML и нейросетки для прогнозирования и оптимизации прибыли. Быстро тестируем и внедряем рабочие гипотезы, без бюрократии и работы в стол.

Чем предстоит заниматься

70% задач -- дата аналитика. Погружение в предметную область, работа с бизнесом, поиск инсайтов в имеющихся данных, задачи по кредитным портфелям: прогнозирование платежей, оценка портфеля на покупку, исследовательские задачи по влияние факторов на платежи, прогностические модели по получению решений от судов, оценка трудозатрат сотрудников

30% задач -- ML. Переход на ML модели аналитических задач, автоматизация бизнеса с помощью ML.

ВАЖНО Тут нет 100% задач по работе с ML моделями, ищем человека, который будет плотно погружен в бизнес компании и с помощью аналитики данных и ML помогать бизнесу принимать правильные решения на основе данных.

Для реализации этих задач мы делаем:

  • Развиваем внутреннюю систему принятия решений — на основе данных из множества источников решаем, как лучше работать с каждым должником.
  • Работаем с данными (Python + SQL) — анализируем кредитные портфели, строим прогностические модели, ищем скрытые зависимости.
  • Строим и внедряем ML-модели — от классических (логистическая регрессия, градиентный бустинг) до экспериментов с новыми подходами.
  • Автоматизируем отчётность — чтобы бизнес видел картину в реальном времени (дашборды, автоматические отчеты).

Что мы ищем

  • Сильный опыт с классической аналитикой и математикой (статистика, классификация, регрессия, кластеризация)
  • Опыт в финансах, рисках, работе с просрочкой или смежных областях с работой с финансовыми данными и прогнозированием
  • Владение Pandas / NumPy на базовом уровне
  • Коммуникабельность — готов обсуждать задачи с бизнес-заказчиками и разработчиками, объяснять сложное простым языком.

Будет большим плюсом:

  • Практический опыт экономического и финансового анализа

Что предлагаем:

  • Минимум бюрократии — хорошая гипотеза быстро проверяется и внедряется.
  • Большие данные —объем наших датасетов – миллионы строк (заемщики, платежи, судебные решения, исполнительные производства), в которых скрыты закономерности, влияющие на бизнес.
  • Сильная команда и возможности роста
  • Стабильность и развитие, мы уверенно чувствуем себя на рынке, нанимаем людей и внедряем новые технологии.
  • Удобный офис в пешей доступности от метро Академическая / Профсоюзная (лёгкая парковка для автомобилистов).
  • ДМС со стоматологией, компенсация питания, корпоративы за границей.
Эту вакансию мы нашли в HH.ru
ПЕ

Повалишин Евгений Сергеевич

Москва

Получить оффер

Зарплата vs рынок

Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 184 000 – 325 000 ₽, медиана 250 000 ₽.

85k250k1,1M

обычно платят (p25–p75): 184 000 – 325 000 ₽

Когорта Data, Middle · 169 вакансий за 90 дней

Зарплаты Data →

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру

Не то, что искал?

Автоотклики