Data Scientist (кредитный риск)
RiskSeal — финтех-стартап, который ищет Data Scientist для удалённой работы над моделями кредитного риска и антифрода. Нужны 2+ года опыта в кредитном риск-моделировании, уверенные Python и SQL, знание классических методов и ML, английский Upper-Intermediate. Предлагают полностью удалённую фултайм-работу с реальными клиентскими данными и конкурентной оплатой.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 24 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Международные (USD).
Что предстоит делать
О RiskSeal RiskSeal — это B2B-стартап, обслуживающий финтех-клиентов по всему миру. Наша платформа управления кредитными рисками с API-first подходом позволяет цифровым банкам и потребительским кредиторам упростить онбординг благодаря аналитике на основе данных. Мы быстро растём и ценим сотрудничество с увлечёнными, креативными профессионалами. Присоединяйтесь к нам, чтобы внедрять инновации, вносить свой вклад и расти вместе с нашей командой. Штаб-квартира: Даллас, Техас, США Европейский офис: Варшава, Польша Узнать больше: https://riskseal.io/ Описание вакансии Мы ищем мотивированного Data Scientist для работы в нашей команде на полностью удалённой основе. Идеальный кандидат имеет опыт в моделировании кредитных рисков, сильные навыки Python и SQL, а также практический опыт работы со скоринговыми моделями. Вы будете создавать и оптимизировать продвинутые модели кредитных рисков и антифрод-модели, используя машинное обучение, обнаружение аномалий и альтернативные данные наряду с традиционным скорингом. Работая с данными клиентов, вы будете превращать сложные алгоритмические результаты в понятные, практически применимые инсайты для клиентов, партнёров и внутренних команд. Что мы ищем: 2+ года практического опыта в кредитных рисках и моделировании кредитных рисков (обязательно) Твёрдое знание классических методов (логистическая регрессия, деревья решений, скоринговые карты) и ML (бустинг, случайные леса, нейронные сети) Сильные навыки Python и SQL Опыт работы в банке, финтехе или среде поставщика данных Опыт с PD-моделированием, скорингом и метриками эффективности портфеля Практическое понимание стратегии кредитных рисков и управления портфелем, включая стратегии одобрения, кредитные лимиты и оптимизацию cutoff Умение работать end-to-end: от сырых данных до валидированного результата, готового к продакшену Способность чётко представлять выводы нетехнической аудитории, включая клиентов и бизнес-партнёров Уровень английского Upper-Intermediate или выше. Что вы будете делать: Создавать, валидировать и улучшать модели кредитных рисков и скоринговые модели Работать с данными наших клиентов для генерации инсайтов и предоставления аналитики, помогающей им принимать более эффективные решения Представлять выводы и новые идеи напрямую клиентам и партнёрам Продумывать новые аналитические продукты и решения на основе данных, которые RiskSeal может предложить Сотрудничать с бизнес-, продуктовыми и техническими командами, чтобы превращать инсайты из данных в реальную ценность Будет плюсом: Опыт работы с альтернативными источниками данных. Знание модельного управления (model governance) и фреймворков валидации. Опыт представления аналитических решений напрямую клиентам. Опыт работы с финтех-продуктами, цифровым кредитованием или embedded finance.
Что предлагаем
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
ML/AI инженер
~696 542 ₸ оценка
Ищем ML/AI инженера с опытом 1–2 года, который будет разрабатывать и внедрять модели машинного обучения и AI-решения на Python. Нужно уверенно работать с Pandas, NumPy, scikit-learn, разбираться в ML-концепциях, LLM API и обработке данных. Предлагают полностью удалённую работу, гибкий график, оплачиваемый отпуск, страховку и международные проекты.
Аналитик продуктовой аналитики
~1 362 735 ₸ оценка по всем рынкам
Команда «Детмир Тех» ищет аналитика для работы с коммерческими показателями: продажами, выручкой, конверсией и маржинальностью. Нужны SQL, Excel и опыт коммерческой аналитики от года, желательно в e-commerce или ритейле; Python и A/B-тесты — плюс, но этому готовы научить. Предлагают удалёнку по РФ, официальное оформление в IT-аккредитованную компанию, ДМС и годовой бонус.
Разработчик инструментов для ИИ-агентов
~1 362 735 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен разработчик, который будет создавать и поддерживать прикладные инструменты для платформы ИИ-агентов: интеграции с 1С, почтой и файловыми ресурсами, обработку документов и автоматизацию отчётности. Требуется Python от трёх лет (FastAPI, asyncio), SQL, Docker, а также практический опыт с LLM, RAG и оценкой качества моделей. Предлагают официальное трудоустройство по ТК РФ, офис у метро Воробьёвы горы, ДМС, фитнес и современный стек.
Аналитик по коммерции и ценообразованию
~1 025 000 ₸ оценка
Нужен аналитик, который ежедневно следит за динамикой продаж и маржой по брендам, странам и партнёрам, находит причины изменений в метриках и предлагает решения в рамках ценовых моделей. Требуются 1–3 года опыта в аналитике или ценообразовании, продвинутый Excel, базовый SQL и английский от B2. Предлагают гибкий график, удалёнку, корпоративные обучение и английский, а также дополнительные выходные.
Middle Data Scientist
~1 025 000 ₸ оценка
В Департамент CVM массового кредитования Bereke Bank ищут Middle Data Scientist для построения propensity-моделей и рекомендательной системы NBA. Нужны уверенный Python (pandas, scikit-learn, бустинги), SQL, опыт бинарной классификации и A/B-тестов, понимание рекомендательных систем. Предлагают официальное трудоустройство в крупном банке, гибридный или удалённый формат в Алматы и сильную инженерную культуру.
AI/ML инженер
~1 362 735 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен AI/ML инженер для B2B SaaS продукта в сфере analyst relations. Задача — строить ML-модели и LLM-фичи на Python (Claude API, RAG, промпт-инжиниринг), упаковывать их в сервисы и REST API и интегрировать с существующей платформой на C#/.NET и Angular. Требуют 3–5 лет опыта в data science/ML, уверенный Python (pandas, NumPy, scikit-learn), PyTorch или TensorFlow и английский Upper-Intermediate. Полная удалёнка с перекрытием 3–4 часов по US Eastern Time.