Т-БанкData Scientist в команду антифрода
гибрид, Москва
Команда оценки благосостояния разрабатывает алгоритмы скоринга и верификации, которые улучшают принятие кредитных решений. Вы будете строить модели дохода и кредитной нагрузки, сегментировать клиентов и внедрять алгоритмы в скоринговые процессы для снижения рисков и повышения эффективности
Стек
Pythonscikit-learnSQLpandasA/B-тестированиемашинное обучениеpandassklearn
Задачи
- •Оценивать платёжеспособность клиентов и строить модели дохода и кредитной нагрузки
- •Исследовать источники данных и готовить признаки для скоринга
- •Внедрять модели в скоринговые решения и адаптировать их под стратегию
- •Сегментировать клиентов для персонализации и ранжирования решений
- •Проверять гипотезы с помощью A/B-тестирования и прикладной статистики
- •Оптимизировать ручные проверки, снижая нагрузку на операции
Обязательно
- •Знание теории вероятностей
- •Знание математической статистики и классических методов машинного обучения
- •Владение Python (pandas, sklearn)
- •Владение SQL
- •Умение анализировать бизнес-процессы
- •Умение адаптировать скоринговые модели под стратегию
