Middle Data Scientist

В Департамент Risk Data Science мы ищем опытного Middle Data Scientist, который усилит направление разработки моделей машинного обучения для управления рисками банка.

Наша команда ведёт ML-решения по полному жизненному циклу: от глубокого анализа данных и формулирования гипотез до выкатки в production, мониторинга и защиты перед валидаторами. Ключевые фокусы: кредитный риск (розница и корпоративный бизнес), портфельные модели, антифрод и взыскание (soft/hard collection).

Чем предстоит заниматься:

• самостоятельно вести модели и другие Data Science решения по полному жизненному циклу;

• совместно с бизнесом определять задачи, формулировать и проверять гипотезы;

• проводить исследования, разрабатывать и улучшать модели и аналитические решения;

• участвовать во внедрении, мониторинге и сопровождении решений в production;

• анализировать качество и деградацию моделей, определять причины изменений и необходимые действия;

• участвовать в развитии инфраструктурных инструментов команды;

• представлять результаты и обосновывать принятые решения перед бизнесом, валидаторами и другими стейкхолдерами;

• участвовать в ревью решений коллег и делиться опытом внутри команды.

Что мы ждем от кандидата:

• Опыт от 3 лет в роли Data Scientist в банковском секторе, МФО или финтехе с практикой разработки риск-моделей (кредитные риски, скоринг, фрод, коллекшн).

• Уверенный стек: Python (pandas, numpy, scikit-learn, LightGBM, CatBoost, XGBoost) и продвинутый SQL.

• Глубокое понимание метрик оценки моделей (ROC-AUC, Gini, KS, PSI) и принципов контроля устойчивости решений.

• Понимание процессов мониторинга данных и моделей (data quality, data drift, concept drift).

• Знакомство с практиками ML в продакшене: контейнеризация (Docker), API, CI/CD, версионирование данных и моделей, воспроизводимость экспериментов.

• Умение говорить на языке бизнеса: просто объяснять сложные технические и математические концепции стейкхолдерам и валидаторам.

• Самостоятельность, системный подход к декомпозиции задач и внимание к качеству кода.

Будет преимуществом:

• Понимание ключевых регуляторных концепций риск-моделирования (PD, LGD, EAD, МСФО 9) и опыт взаимодействия с аудиторами/регулятором.

• Опыт или интерес к современным AI-направлениям: LLM/GenAI, AI-агенты и автоматизация аналитических пайплайнов в задачах Risk Data Science.

Что мы предлагаем:

• Масштабные задачи: работа с большими объемами данных и прямое влияние разработанных моделей на финансовые и риск-показатели банка.

• Комфортный формат: гибридный график работы (офис в Алматы + удаленные дни).

• Профессиональная среда: сильная инженерная культура, отсутствие бюрократических тупиков, свобода в выборе инструментов и подходов.

• Официальное трудоустройство и конкурентный уровень заработной платы (обсуждается индивидуально по результатам интервью).

• Развитый социальный пакет и возможности для профессионального роста и обучения.