Senior Data Scientist
В Департамент Risk Data Science мы ищем опытного Senior 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: гибкий 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.