Ведущий специалист по data science
Нужно возглавить направление data science в финтехе: строить прогнозные модели кредитных рисков, планировать эксперименты и помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Также предстоит менторить команду, задавать стратегию и плотно работать с продуктом и инженерией.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Эта вакансия платит больше рынка
На 35% выше медианы Data/ML по 320 вакансиям за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет; город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
Руководите работой в области data science по кредитным рискам: создавайте прогнозные модели, разрабатывайте эксперименты и взаимодействуйте с заинтересованными сторонами для принятия решений на основе данных в финтех-компании. Наставляйте членов команды, определяйте стратегии и тесно сотрудничайте с продуктовыми и инженерными командами.
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
Ещё в Creditstar Group
3 активные вакансии в компании
Ведущий PHP разработчик
Проектирование и развитие масштабируемых бэкенд-систем на PHP и PostgreSQL в финтех-контексте. Нужно вести команду инженеров, менторить коллег, двигать технические инициативы и модернизировать легаси-код. Работа предполагает тесное взаимодействие с кросс-функциональными командами и поддержание высоких инженерных стандартов.
Senior Full Stack Engineer
Разработчик полного стека для цифровых банковских продуктов: проектирование и разработка бэкенда и фронтенда, новые фичи и поддержка масштабируемых веб-платформ. Работа полностью удалённая, в быстром темпе. Конкретный стек и требования к опыту в тексте не указаны.
Похожие вакансии
6 вакансийВедущий AI инженер
Нужно возглавить техническую разработку решений на базе ИИ: задавать стандарты AI Engineering, внедрять и разворачивать генеративные модели и ИИ-системы в облаке, в первую очередь в Azure. Предстоит работать в связке с бизнесом и отвечать за масштабируемость и безопасность решений. Это ведущая роль с ответственностью за техническое направление.
Инженер по искусственному интеллекту
Работа в команде по искусственному интеллекту: проектирование и развёртывание агентных архитектур и языковых моделей в продакшене, управление пайплайнами, CI, оценка моделей и автоматизация в облаке. Нужен опыт с LLM, Python и AWS. Условия и уровень не уточняются.
AI Tech Lead (LLM)
~2 677 987 ₸ оценка по всем рынкам
Руководящая роль в области AI/ML: нужно возглавить разработку и внедрение AI-систем на корпоративных текстовых данных, включая обучение и донастройку моделей. Также предстоит технически управлять командой инженеров, оптимизировать ML/GenAI-решения и развивать навыки команды.
Ведущий разработчик агентов генеративного ИИ
Роль предполагает руководство разработкой агентов на базе генеративного ИИ, которые автоматизируют анализ legacy-кода, генерацию технической документации и проектирование архитектурных решений. Нужно интегрировать LLM, продвинутые пайплайны и облачные сервисы на Python, выступая техническим ориентиром в проектах. Уровень — ведущий, с фокусом на архитектуру и экспертизу в области ИИ.
AI-архитектор / консультант по KI-проектам
Нужно стратегически и технически консультировать корпоративных клиентов по KI-проектам, проектировать и внедрять AI-архитектуры, разворачивать open-source модели в инфраструктуре заказчика, оптимизировать ресурсы и отвечать за LLMOps и оценку моделей. Требуется многолетний опыт в AI/ML и свободное владение немецким и английским. Условия и зарплата в тексте не указаны.
Big Data Scientist
~1 000 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
Andersen ищет Big Data Scientist в Ташкент для проекта автоматизированной платформы корпоративного кредитования с ML-скорингом и прогнозной аналитикой. Нужно строить модели кредитного скоринга и PD, работать с большими данными на Python и PySpark, знать метрики Gini, KS, PSI и требования IFRS 9. Требуется опыт в Data Science от 5 лет и в финтехе, английский от Intermediate+; предлагают бонусы, обучение, ДМС и корпоративную жизнь.