Data Scientist

Описание роли

Как Data Scientist в банке «Точка» вы станете частью ML Team и будете отвечать за разработку и внедрение моделей машинного обучения, направленных на решение ключевых бизнес-задач банка. Ваша основная цель — прогнозировать отток клиентов, сегментировать их по сфере деятельности и роли, персонализировать депозитные и кредитные продукты, а также прогнозировать сумму клиентских остатков. Кроме того, вы будете участвовать в автоматизации проверки веб-ресурсов на запрещённую деятельность, работать с большими объёмами данных и строить end-to-end решения.

Уникальность вакансии

• Внутренний сервис Data Gate: удобный веб-интерфейс для поиска витрин, просмотра описания и написания SQL-запросов без привлечения IT.
• Быстрый доступ ко всем системам: минимальные согласования, молниеносные доступы и поддержка DevOps-процессов.
• Разнообразие и гибкость: вы сами выбираете инструменты и подходы (Git, Airflow, MLflow и другие), а команда подстраивается под ваш стиль работы.
• Реальный вклад: ваши модели будут влиять на уменьшение оттока, снижение кредитных рисков и повышение удовлетворённости клиентов.

О компании

«Точка» — цифровой банк для предпринимателей и малых компаний, который ценит инновации и data-driven подход. Мы создаём продукты, упрощающие финансовые операции и дающие предпринимателям свободу фокусироваться на своём бизнесе. За годы работы банк получил несколько отраслевых наград за UX, технологические решения и безопасность. В команде «Точки» вы встретите профессионалов из разных сфер, будете развиваться вместе с компанией и получите возможность посещать профильные конференции, участвовать в хакатонах и внутренних обучающих программах.

Обязанности:
• Прогнозировать отток клиентов и проводить сегментацию аудитории.
• Разрабатывать и оптимизировать модели кредитного риск-менеджмента (PD, LGD и др.).
• Проводить A/B-тесты и анализ статистических гипотез.
• Собирать и анализировать данные из существующих и новых источников.
• Автоматизировать проверку сайтов на запрещённую деятельность.
• Документировать модели и поддерживать их в продакшене.

Требования:
• Опыт работы с классическим ML-стеком (Python, sklearn, pandas) от 3 лет.
• Умение проводить A/B-тестирование и глубокие знания статистики.
• Уверенные навыки работы с SQL.
• Опыт построения моделей кредитных рисков от 1 года.

Будет плюсом:
• Знание Git, Apache Airflow, MLflow.
• Опыт вывода моделей в продакшен и мониторинга качества.

Условия:
• Зарплата до 450 000 ₽.
• Полностью удалённый формат работы.
• Оборудование и доступ к сервисам обеспечиваются компанией.
• Гибкий график и поддержка профессионального роста.
• Корпоративные мероприятия и внутренние курсы.