Data Scientist (классический ML)

Описание роли

В качестве Data Scientist (классический ML) в ID Collect вы будете заниматься разработкой и поддержкой скоринговых моделей для оценки кредитного риска и переоценки по различным продуктам. Основные задачи включают сбор и предобработку данных, выбор подходящих ML-алгоритмов, обучение и валидацию моделей, а также оптимизацию их производительности. Вы будете отвечать за:
— Построение и поддержание скоринговых моделей оценки и переоценки на основе статистического анализа и машинного обучения.
— Автоматизацию процессов обработки данных и внедрение алгоритмов нечеткого поиска для снижения ручного труда.
— Проведение углубленного статистического анализа, проверку гипотез и выявление факторов, влияющих на взыскание задолженности.
— Анализ ключевых риск-метрик (эффективность сборов, уровень просрочки и другие показатели) для улучшения бизнес-процессов.
— Взаимодействие с командами разработки и аналитики для интеграции моделей в продуктовую инфраструктуру.

Уникальность вакансии

ID Collect предлагает:
— Гибридный формат работы с возможностью два дня в офисе рядом с м.Парк Победы / Багратионовская / Фили и три дня удаленно.
— Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня и своевременную выплату зарплаты два раза в месяц.
— Возможность влиять на стратегию развития продуктов в FinTech-направлении и внедрять передовые ML-решения.
— Доступ к современным инструментам для экспериментов и логирования (MLflow, Airflow, Docker) для ускоренного цикла разработки.
— Регулярные внутренние и внешние обучающие мероприятия, митапы и поддержка участия в профильных конференциях.
— Команду профессионалов, готовую делиться знаниями и поддерживать вас на всех этапах.

О компании

ID Collect — динамично развивающаяся FinTech-компания, специализирующаяся на разработке решений для управления финансовыми рисками и взыскания задолженностей. Наша миссия — сделать процессы оценки и возврата средств более эффективными и прозрачными с помощью аналитики и машинного обучения. Компания активно внедряет инновации, придерживается принципов открытости и командной работы. Мы стремимся к созданию культуры, где каждый голос важен, а идеи реализуются быстро.

Вы будете использовать Python, scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, разрабатывать SQL-запросы для аналитики больших объёмов данных и писать микросервисы на Flask для автоматизации рабочих процессов. Результаты ваших моделей напрямую влияют на эффективность бизнеса. Мы поддерживаем участие в профессиональных конференциях, оплату профильного обучения и внутренние митапы для обмена опытом. Есть чёткие перспективы роста — от Middle до Senior и Teamlead, возможность руководить проектами и работать в междисциплинарных командах.