ML Engineer / Data Scientist

В один из крупнейших банков Узбекистана ищем ML Engineer / Data Scientist для участия в масштабном проекте по разработке и внедрению системы кредитного скоринга для малого и среднего бизнеса (МСБ). Проект имеет национальный масштаб и реализуется при участии одной из ведущих международных консалтинговых компаний. Это возможность не просто заниматься разработкой отдельных ML-моделей, а непосредственно влиять на архитектуру, качество и развитие системы кредитного скоринга , которая будет использоваться для оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса. Специалист будет работать в штате банка и взаимодействовать с международной консалтинговой командой. Основные задачи • Разработка, обучение и внедрение ML-моделей для оценки кредитоспособности субъектов малого и среднего бизнеса. • Анализ больших массивов финансовых, транзакционных и других данных для построения скоринговых моделей. • Разработка и оптимизация признаков (Feature Engineering), отбор наиболее значимых факторов кредитного риска. • Оценка качества моделей, их валидация, калибровка и повышение точности прогнозирования. • Разработка и поддержка ML-пайплайнов для подготовки данных, обучения моделей и расчёта скоринговых оценок. • Мониторинг качества моделей после внедрения, выявление деградации и обновление моделей. • Взаимодействие с командами Data Engineering, IT, риск-менеджмента и бизнеса. • Участие в разработке архитектуры и дальнейшем развитии скоринговой платформы. • Взаимодействие с экспертами международной консалтинговой компании в рамках реализации проекта. Требования Обязательные: • Опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет . • Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей. • Опыт работы в банковской или финансовой сфере. • Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: Pandas, NumPy, Scikit-learn. • Хорошее знание SQL и опыт работы с большими массивами данных. • Понимание алгоритмов машинного обучения: Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost). • Опыт Feature Engineering, оценки качества моделей и работы с метриками классификации (ROC-AUC, Gini, Precision, Recall и др.). • Понимание принципов построения ML-пайплайнов и вывода моделей в промышленную эксплуатацию. Будет преимуществом: • Опыт разработки моделей кредитного скоринга , особенно для малого и среднего бизнеса. • Опыт работы с моделями оценки кредитного риска (PD, Probability of Default). • Понимание банковских кредитных процессов и принципов риск-менеджмента. • Опыт работы с транзакционными, финансовыми и альтернативными источниками данных. • Знание MLOps-инструментов: MLflow, Airflow, Docker, Git. • Опыт мониторинга ML-моделей, работы с Data Drift и Model Drift. • Опыт взаимодействия с международными командами и консалтинговыми компаниями. Мы предлагаем • Официальное трудоустройство в штат одного из крупнейших банков Узбекистана. • Заработная плата: $2 500–3 300 в месяц (эквивалент в местной валюте, условия обсуждаются). • Участие в масштабном проекте национального значения. • Возможность непосредственно влиять на создание и развитие системы кредитного скоринга для МСБ. • Высокий уровень самостоятельности и ответственности за технические решения. • Совместную работу с одной из ведущих международных консалтинговых компаний. • Возможность развивать экспертизу на пересечении Machine Learning, банковского риск-менеджмента и финансовых технологий. • Работу над продуктом, который будет использоваться в реальных банковских процессах. Если у вас есть опыт разработки ML-моделей в банковской сфере и вы хотите принять участие в создании масштабной скоринговой системы, направляйте резюме!