Bereke Bank·Алматы·6 ч назад
Senior Data Scientist
Ориентир по рынку≈ 300 000 – 365 000 ₽наша приблизительная оценка по 12 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Наша компания
В Департамент Risk Data Science мы ищем опытного Senior Data Scientist, который усилит направление разработки моделей машинного обучения для управления рисками банка. Наша команда ведёт ML-решения по полному жизненному циклу: от глубокого анализа данных и формулирования гипотез до выкатки в production, мониторинга и защиты перед валидаторами. Ключевые фокусы: кредитный риск (розница и корпоративный бизнес), портфельные модели, антифрод и взыскание (soft/hard collection).
Чем предстоит заниматься
Самостоятельно вести модели и другие Data Science решения по полному жизненному циклу
Совместно с бизнесом определять задачи, формулировать и проверять гипотезы
Проводить исследования, разрабатывать и улучшать модели и аналитические решения
Участвовать во внедрении, мониторинге и сопровождении решений в production
Анализировать качество и деградацию моделей, определять причины изменений и необходимые действия
Участвовать в развитии инфраструктурных инструментов команды
Представлять результаты и обосновывать принятые решения перед бизнесом, валидаторами и другими стейкхолдерами
Участвовать в ревью решений коллег и делиться опытом внутри команды
Наши требования
Опыт от 3 лет в роли Data Scientist в банковском секторе, МФО или финтехе с практикой разработки риск-моделей (кредитные риски, скоринг, фрод, коллекшн)
Уверенный стек: Python (pandas, numpy, scikit-learn, LightGBM, CatBoost, XGBoost) и продвинутый SQL
Глубокое понимание метрик оценки моделей (ROC-AUC, Gini, KS, PSI) и принципов контроля устойчивости решений
Понимание процессов мониторинга данных и моделей (data quality, data drift, concept drift)
Знакомство с практиками ML в продакшене: контейнеризация (Docker), API, CI/CD, версионирование данных и моделей, воспроизводимость экспериментов
Умение говорить на языке бизнеса: просто объяснять сложные технические и математические концепции стейкхолдерам и валидаторам
Самостоятельность, системный подход к декомпозиции задач и внимание к качеству кода
Понимание ключевых регуляторных концепций риск-моделирования (PD, LGD, EAD, МСФО 9) и опыт взаимодействия с аудиторами/регулятором
Опыт или интерес к современным AI-направлениям: LLM/GenAI, AI-агенты и автоматизация аналитических пайплайнов в задачах Risk Data Science
Мы предлагаем
Масштабные задачи: работа с большими объемами данных и прямое влияние разработанных моделей на финансовые и риск-показатели банка
Комфортный формат: гибкий гибридный график работы (офис в Алматы + удаленные дни)
Профессиональная среда: сильная инженерная культура, отсутствие бюрократических тупиков, свобода в выборе инструментов и подходов
Официальное трудоустройство и конкурентный уровень заработной платы (обсуждается индивидуально по результатам интервью)
Развитый социальный пакет и возможности для профессионального роста и обучения
