Middle ML, corporate scoring

Группа компаний Фордевинд – быстрорастущая финансовая компания, занимающая лидирующие позиции на рынке краткосрочных займов малому и среднему бизнесу. Помимо кредитного бизнеса мы также оказываем инвестиционно-банковские и консультационные услуги для компаний из широкого перечня отраслей. Профессиональный опыт сотрудников включает работу в лучших инвестиционных банках (J.P. Morgan, UBS), фондах прямых инвестиций и международных аудиторских компаниях.

Для усиления команды мы ищем Data Science с высоким уровнем личной ответственности и стремлением к росту. Чтобы глубоко, качественно и быстро оценивать риски у нас есть свой центр разработки с запатентованным ПО (https://fdwsoft.ru/).

Мы ищем специалиста по машинному обучению уже с опытом, где сочетаются бизнес и научные задачи, проводятся прикладные исследования в области финансов, математики и больших данных.

Основные обязанности

• Участие в сборе, обработке и визуализации данных;

• Поддержание, оптимизация и мониторинг существующих ML-пайплайнов;

• Проведение полного цикла разработки новых ML-моделей;

• Написание документации и создание тестов;

• Наставничество младших членов команды.

Требования

• Высшее техническое или экономическое образование из ведущих ВУЗов;

• Уверенные знания в области математических дисциплин смежных с Data Science;

• Знание классического DS/ML-стека и соответствующих библиотек (numpy, pandas, scipy, matplotlib, seaborn, sklearn, lightgbm, catboost и пр.);

• Понимание основных методов работы с временными рядами, в том числе нейросетевых подходов;

• Не менее 2 лет коммерческого опыта разработки на Python, умение писать чистый читаемый поддерживаемый код;

• Опыт разработки ML-моделей для решения прикладных задач классификации, регрессии и кластеризации;

• Опыт проведения анализа и интерпретации обученных ML-моделей;

• Хорошее знание английского языка на уровне свободного чтения документации, самостоятельность, умение ответственно подходить к решению поставленных задач.

Наше предложение

• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;

• Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;

• Возможность работы в офисе, удаленно или в гибридном формате;

• Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;

• Конкурентная оплата труда, прозрачная бонусная система.