Data Scientist (классический ML)

Описание роли

На позиции Middle Data Scientist вы будете заниматься разработкой и сопровождением классических ML-моделей для оценки кредитного риска и упрощения бизнес-процессов в FinTech. Ваша основная задача — создать, протестировать и внедрить скоринговые решения на основе статистического анализа и машинного обучения, повысить точность предсказаний и автоматизировать рутинные операции. Работа требует тесного взаимодействия с командами аналитики и разработки для интеграции моделей в продуктовые микросервисы.

Ваши ключевые обязанности:
* Проектирование, обучение и оптимизация ML-алгоритмов (регрессии, классификации, ансамблей) с использованием Python, scikit-learn, TensorFlow и PyTorch;
* Автоматизация сбора и подготовки данных, проведение углубленного статистического анализа, проверка гипотез и выявление факторов, влияющих на эффективность взыскания задолженности;
* Разработка скриптов и инструментов для уменьшения ручного труда, внедрение методов нечеткого поиска и оптимизации рабочих процессов;
* Интеграция скоринговых моделей в существующую инфраструктуру совместно с backend-разработчиками и аналитиками;
* Оптимизация SQL-запросов и поддержка баз данных для обеспечения высокой производительности сервисов.

Что делает эту вакансию особенной

ID Collect предлагает гибридный формат работы из современного офиса в шаговой доступности от метро и удалённых сотрудников, что обеспечивает баланс между живым общением и концентрацией на задачах. Вы получите доступ к регулярным техническим митингам, внутренним демонстрациям, а также к внешним конференциям по AI/ML. Благодаря прозрачным бизнес-процессам ваши модели сразу попадут в продакшен и дадут реальный эффект для компании.

О компании ID Collect

ID Collect — динамично растущая FinTech-компания, специализирующаяся на скоринговых и риск-ментальных решениях для рынков кредитования и взыскания. Мы используем современные подходы AI/ML для улучшения пользовательского опыта и оптимизации финансовых операций. Команда состоит из опытных разработчиков и аналитиков, ценящих профессиональный рост, работу в кросс-функциональных коллективах и свободу выбора инструментов.