Наши требования
Уверенное владение SQL и Python для анализа данных и построения моделей
Знание основных портфельных риск-метрик (PD, LGD, EAD) либо готовность быстро в них погрузиться
Хорошая база по инструментам машинного обучения, математической статистике и теории вероятностей: проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ, основы моделирования, проведение AB тестов
Уверенное владение PySpark (Hadoop/Spark), GreenPlum/Postgres
Глубокое понимание архитектуры витрин данных и опыт самостоятельного построения промышленных пайплайнов
Навыки работы с Git, умение читать код DS и приводить его к инженерным стандартам production
Хорошая математическая база и умение находить инсайты в сырых данных
Умение визуализировать результаты проведенной аналитики, доносить результаты до коллег, владение инструментами визуализации