Т-БанкData Scientist в команду оценки благосостояния
гибрид, Москва
В команде оценки благосостояния вы будете строить и поддерживать модели сегментации и скоринга клиентов для улучшения андеррайтинга и снижения кредитных рисков. Результаты влияют на решения по выдаче кредитов и качество клиентских предложений
ГрейдMiddle/Senior
Стек
PythonClearMLPostgreSQLAirflowGitSQLDeep Learning
Задачи
- •Строить и поддерживать модели сегментации и скоринга клиентов
- •Проводить A/B-тесты и анализ их результатов
- •Анализировать и оптимизировать клиентские метрики и бизнес-процессы
- •Оптимизировать процесс андеррайтинга на основе данных
- •Презентовать результаты работы команде и стейкхолдерам
Обязательно
- •Продвинутый Python
- •Хорошее знание математической статистики и теории вероятностей
- •Опыт проведения A/B-тестов и анализа результатов
- •Применение классических ML-методов: линейные и логистические регрессии, бустинги
- •Знание ClearML
- •Опыт работы с git и Airflow
- •Хорошее знание SQL и опыт с PostgreSQL
