Data Scientist в Департамент кредитных рисков
Нужен риск-аналитик для банка: строить модели прогнозирования кредитного портфеля, оценивать провизии по МСФО 9, считать PD/LGD/EAD и проводить стресс-тесты. Требуется опыт от 2 лет в банковской сфере, знание SQL, Excel и Python с pandas, scikit-learn, XGBoost и LightGBM. Работа офисная, обещают ежеквартальные премии, фитнес и корпоративные скидки на обучение.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 5 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Казахстан (KZT).
Что предстоит делать
- Построение моделей прогнозирования динамики кредитного портфеля, уровня проблемной задолженности и провизий, применяя roll rate, матрицы миграций и другие статистические методы;
- Участие в разработке, имплементации и сопровождении моделей оценки резервов (модели PD, LGD);
- Анализ качества моделей и оценка результатов их применения в расчётах провизий;
- Оценка начисления провизий по итогам закрытия периода;
- Предоставление прогнозов по ожидаемому уровню провизий;
- Расчет риск-премий, COR и нормативов по сегментам кредитования;
- Проведение стресс-тестов, в том числе для целей выполнения надзорных требований;
- Взаимодействие с другими подразделениями риск-менеджмента, финансов и бизнеса по вопросам расчета провизий.
Что ждём от вас
- Высшее (экономическое, математическое, техническое, финансовое);
- Опыт работы не менее 2-х лет / не менее 2-х лет в банковской сфере;
- Опыт в оценке кредитных рисков, расчете стоимости риска и понимание того, как макроэкономические факторы могут влиять на потери;
- Глубокие знания портфельного анализа ;
- Уверенное знание МСФО 9 (IFRS 9), включая принципы расчета ожидаемых кредитных убытков;
- Умение оценивать устойчивость портфеля банка, используя исторические данные и макроэкономические показатели;
- Навыки работы с моделями PD, LGD, EAD;
- Знание SQL и Excel;
- Знание Python, уверенное владение библиотеками pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
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.
Дома и в долларовых вакансиях за это платят примерно одинаково
Сравниваем один и тот же срез: Data/ML, middle, за 90 дней.
Казахстан (KZT)
675 000 ₸
525 000 – 1 025 000 ₸ · 21 вакансия
Международные (USD)
704 540 ₸
118 175 – 1 353 150 ₸ · 23 вакансии
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в один из крупнейших банков Казахстана
3 активные вакансии в компании
DevOps-инженер Senior
~800 000 – 1 250 000 ₸ оценка по стеку
Нужен инженер для поддержки CI/CD-пайплайнов, инфраструктуры и мониторинга сервисов. Требуется опыт с Git, GitLab CI, Postgres, Kubernetes, Ansible/Puppet, Prometheus/Grafana, ELK и брокерами сообщений. Работа в офисе в Алматы, гибрида и удалёнки нет, предлагают корпоративные скидки на обучение и подписку на библиотеку.
Руководитель направления DS/ML
~675 000 ₸ оценка по стеку
Руководить направлением Data Science и Machine Learning в крупном банке Казахстана: формировать команду, определять техническую стратегию и запускать ML-проекты полного цикла — от бизнес-задачи до продакшна. Нужны глубокие знания классического ML и статистики, уверенный Python и SQL, опыт построения ML-пайплайнов и MLOps-практик. Предлагают ежеквартальные премии, корпоративные скидки на обучение и фитнес, работу в современном офисе.
Похожие вакансии
6 вакансий
Ведущий аналитик
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в лизинговой компании BCC Leasing (дочерняя структура Банка ЦентрКредит). Нужно систематизировать и обрабатывать данные, строить отчёты и дашборды, автоматизировать пайплайны на базе Excel, SQL, Python и Power BI. Требуется профильное образование и опыт в аналитике от года, знание SQL обязательно, Python и CRM будут плюсом. Предлагают оформление по ТК РК, график 5/2, квартальные KPI-бонусы, медстраховку и офис в Алматы.
Аналитик данных
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в Kaspi.kz будет развивать эквайринг Kaspi Pay: анализировать эффективность маркетинговых кампаний, автоматизировать отчётность, искать инсайты и тестировать гипотезы, заниматься предиктивным анализом и сегментациями. Нужен опыт аналитиком от 2 лет, продвинутый SQL и Python, знание статистики и классического ML, работа в BI-инструментах. Работа полностью в офисе в Алматы, предлагают обучение, языковые курсы, тренажёрный зал и отсутствие дресс-кода.
Аналитик системы мотивации
~650 000 ₸ оценка
Нужно развивать систему мотивации сотрудников банка: считать бонусы по KPI, анализировать показатели эффективности и готовить отчетность. Требуются уверенный SQL, Power BI и Excel, опыт в аналитике и работе с большими данными. Предлагают стабильный доход с квартальными и годовыми премиями, обучение, ДМС-льготы и современный офис рядом с парком.
Главный BI-разработчик
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
AITAS ищет главного BI-разработчика: строить отчёты и интерактивные дашборды в Power BI, писать сложные SQL-запросы, интегрировать данные из CRM, ERP, API и Excel, следить за качеством данных и оптимизировать производительность. Нужен опыт в Power BI от 1–3 лет, уверенный SQL (JOIN, CTE, оконные функции), понимание DWH, ETL/ELT и моделирования данных, английский для чтения документации. Плюсом будут Tableau, Qlik Sense и другие продукты Microsoft.
Дата-инженер
Нужен дата-инженер, который примет на себя корпоративное хранилище данных на PostgreSQL и ClickHouse с оркестрацией в Airflow и будет отвечать за него целиком. Первая крупная задача — восстановить ссылочную структуру терабайтной исторической базы 1С, дальше — DAG-и, слои хранилища, витрины и качество данных. Требуют от 5 лет опыта, продакшен-навыки Airflow, сильный SQL и Python; предлагают официальное оформление по ТК РК, график 5/2 в офисе и соцпакет с ДМС.
Data Engineer
~650 000 ₸ оценка
Нужен инженер данных для построения витрин, подготовки датасетов по клиентам и транзакциям для скоринговых моделей, интеграции с поставщиками данных и улучшения мониторинга качества данных. Требуются хороший SQL и Python, аналитическое мышление и коммуникабельность. Плюсом будут Docker, FastAPI, опыт в банковских рисках или CV, а также олимпиадные достижения по математике.