Задачи:
— развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций
— вести и менторить Data Science-команду
Требования:
— 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах
— опыт advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics
— опыт разработки recommendation, personalization или ranking systems
— сильные Python и SQL
— практический опыт с ML: classification, regression, ranking, forecasting, predictive modeling
— понимание A/B-тестирования, applied statistics и работы с большими behavioral datasets
— опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists
Условия:
— гибридный формат работы (удаленка с обязательным посещением офиса время от времени)
— работа в международной mobile game development-компании
— кросс-функциональная работа с Product, Engineering, Analytics и Ad Monetization
— возможность формировать Data Science-направление, roadmap и технические стандарты команды
— прямое влияние на рекламную выручку, engagement, retention и LTV продукта
Neoai IT Center izlayapti mutaxassislarni bir nechta yo'nalishlarda: backend dasturlash (python, Django, Fastapi, Node.js, Express.js, Java, Spring Boot, PHP, Laravel, Rest API, Postgresql, Mysql, Mongodb, Git, Docker), frontend (HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, Next.js, Vue.js, Angular, Tailwind CSS, Bootstrap, Git), mobil dasturlash (Dart, Flutter, Kotlin, Java, Swift, React Native, Firebase, Android Studio, Xcode, Git), UX/UI dizayn (Figma, Adobe XD, Photoshop, Illustrator, Figjam, UI Design, UX Research, Wireframing, Prototyping, Design System), kiberxavfsizlik (Linux, Python, Bash, Networking, TCP/IP, Wireshark, Nmap, Burp Suite, Metasploit, OWASP, Git, Docker), data science (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, SQL, Jupyter Notebook, Git), data analitika (Python, Pandas, Numpy, SQL, Excel, Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook), sun'iy intellekt (Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Hugging Face, OpenAI API, Langchain, Numpy, Pandas, Git, Docker), robototexnika (Python, C++, Arduino, ESP32, Raspberry Pi, ROS, Matlab, Arduino IDE, OpenCV, Sensors, Git). Ish joyi Toshkent shahrida, ish vaqti 3 soat, maosh 4-5 million so'm. Vazifalar: o'quvchilarga zamonaviy IT texnologiyalarini nazariya va amaliyot asosida o'rgatish, darslarni amaliy loyihalar va real vazifalar bilan tashkil etish, o'quvchilar bilan individual ishlash va ularning rivojlanishini kuzatib borish, dars materiallari va amaliy topshiriqlar tayyorlash. Nomzodlar mas'uliyatli, kommunikativ bo'lishi, o'z yo'nalishi bo'yicha amaliy tajribaga ega bo'lishi, yangi texnologiyalarni muntazam o'rganib borishi talab etiladi. Shuningdek, tajribali mutaxassislar bilan birga professional muhitda rivojlanish imkoniyati mavjud.
Banco Plata, a technology-driven platform utilizing AI to transform financial services in Mexico, is seeking a Risk Data Scientist at the Middle+ level. The role involves managing the entire machine learning model lifecycle, including development, deployment, and monitoring. Candidates should have over three years of practical experience in Data Science, preferably within banking or financial sectors. A solid understanding of machine learning algorithms and feature engineering is essential. Proficiency in Python, SQL, Airflow, Git, and BI tools such as Streamlit is required. Educational background should be in Mathematics, Physics, Computer Science, or related STEM fields. Effective communication skills in English at a B1 level or higher are necessary. The position is based in Colombia, with relocation assistance provided.
УдалённоmiddleColombia
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
– Выявление и формализация бизнес-потребностей
– Подготовка бизнес-требований, технических заданий и проектной документации
– Взаимодействие с клиентами, бизнес-заказчиками и техническими командами
– Декомпозиция бизнес-задач и формирование требований для команд разработки, аналитики и Data Science
– Сопровождение реализации цифровых решений
– Подготовка и презентация результатов клиентам и руководству
Требования:
– Высшее образование в сфере IT, экономики, бизнес-анализа, управления или смежных областях
– Опыт от 3 лет в бизнес-анализе, системном анализе или управлении требованиями
– SQL и анализ данных
– Python на уровне прикладных аналитических задач
– Понимание процессов разработки цифровых продуктов
– Опыт работы с Jira, Trello или аналогами
– Навыки переговоров, структурирования информации и подготовки документации
Условия:
– График 5/2
– Конкурентная заработная плата
– Социальный пакет
– Премии
Бизнес-аналитик обеспечивает взаимодействие между клиентами, бизнес-заказчиками и техническими командами, участвует в выявлении и формализации потребностей, подготовке требований и технических заданий, а также сопровождает их реализацию. Основная задача должности – обеспечить преобразование бизнес-потребностей в четкие и структурированные требования для разработки и реализации цифровых решений.
Основные требования:
— Высшее образование в области информационных технологий, экономики, бизнес-анализа, управления или смежных областях.
— Практический опыт работы более 3 (трех) лет в сфере бизнес-анализа, системного анализа, управления требованиями, разработки и сопровождения цифровых решений либо на аналогичной позиции.
— Опыт самостоятельной подготовки бизнес-требований, технических заданий и иной проектной документации.
— Умение проводить встречи и переговоры с клиентами, выявлять, анализировать и структурировать их потребности.
— Навыки декомпозиции бизнес-задач и формирования четких функциональных и технических требований для команд разработки, аналитики и Data Science.
— Понимание принципов работы с данными, структур данных и взаимосвязей между источниками данных.
— Знание SQL и умение использовать его для анализа и проверки данных.
— Знание Python на уровне, необходимом для решения прикладных аналитических задач.
— Понимание процессов разработки цифровых продуктов и принципов взаимодействия бизнеса с техническими командами.
— Опыт работы с Jira, Trello или аналогичными системами управления задачами.
— Навыки подготовки и презентации результатов работы клиентам и руководству.
— Умение четко и аргументированно излагать информацию и взаимодействовать как с техническими специалистами, так и с представителями бизнеса.
Личные и профессиональные качества:
— аналитическое и системное мышление;
— развитые коммуникационные и переговорные навыки;
— способность структурировать большие объемы информации и выделять ключевое;
— внимательность к деталям и ответственность за результат;
— самостоятельность и инициативность;
— способность работать в условиях многозадачности и изменяющихся приоритетов.
Условия:
— Работа 5/2
— Конкурентная заработная плата
— Соц пакет, премии
Задачи:
— Развивать продукты на основе медицинских данных.
— Создавать пользовательские сценарии, в которых медицинские данные превращаются в конкретную ценность: понимание состояния здоровья, выявление рисков, персональные рекомендации, профилактику и маршрутизацию.
— Развивать риск-профиль пользователя: определять продуктовую концепцию риск-профиля, какие риски оцениваем, какие данные используем, как показываем результат пользователю и как превращаем оценку риска в дальнейший сценарий заботы о здоровье.
— Строить слой медицинских данных совместно с медицинской, data- и технической командами, развивать систему сбора и структурирования данных из разных источников: анализов, заключений врачей, опросников, устройств, трекеров и медицинской истории. Работать над полнотой, актуальностью и качеством данных пользователя.
— Создавать персонализированные сценарии: использовать данные для персонализации продукта, кому предложить обследование, консультацию, повторный анализ или профилактический сценарий. Развивать механики регулярного обновления данных и возвращения пользователя в продукт.
— Работать на стыке Product × Medicine × Data × AI: формулировать продуктовые гипотезы и требования к алгоритмам вместе с врачами, аналитиками, Data Science и ML-командами. Определять, где достаточно правил и классической аналитики, а где AI/ML способен существенно улучшить пользовательский опыт.
— Отвечать за продуктовые метрики: определять North Star и систему метрик направления, включая покрытие пользователей медицинскими данными, полноту профиля, прохождение оценки рисков, конверсию в следующий шаг, повторное использование, retention и влияние на потребление медицинских сервисов.
Требования:
— Product Manager с сильным продуктовым мышлением, умеющий самостоятельно находить проблему, формировать продуктовую концепцию и доводить ее до работающего продукта.
— Понимание принципов работы AI/ML-продуктов или желание глубоко погрузиться в эту область.
— Способность работать с несколькими командами и большим количеством стейкхолдеров.
— Умение проектировать сложные пользовательские сценарии и делать их простыми для пользователя.
— Способность работать в условиях высокой неопределенности и самостоятельно формировать roadmap.
— Будет плюсом опыт в healthtech, medtech, AI/ML, персонализации или data-продуктах.
Условия:
— Сильная команда профессионалов.
— Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России.
— Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город и гибридный график.
— Корпоративная техника.
— Медицинская программа, включающая телемед-консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики.
— Оплачиваемые курсы английского языка от ЯПрактикум.
— Поддержка активного образа жизни: корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве или компенсация спортивного абонемента.
— СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов.
— Подписка СберПрайм, льготные условия ипотечного кредитования, скидки от партнёров.
— Возможность посещать профильные конференции и выступать на них.
— Коммуникация на "ты", отсутствие бюрократии, взаимопомощь.
Задачи:
— приоритизировать задачи для команд Data Science, Data Engineering и аналитики
— выявлять возможности для применения AI/ML
— управлять метриками успеха и A/B-тестами
Вакансия связана с развитием продукта AI Recruiter, который автоматизирует часть задач специалистов по подбору персонала, таких как скрининг резюме и оценка навыков кандидата.
Talent Bridge is an opportunity for school students to showcase their achievements, projects, and ideas to get noticed by companies, universities, and experts in the tech ecosystem.
Selected young talents may be featured on the AI & Digital Bridge 2026 stage and become part of the Alem AI Talent Pool.
Eligibility criteria include:
— Participation in Olympiads or competitions;
— Building own projects or prototypes;
— Self-exploration of AI, science, or technology;
— Working on ideas to develop further.
Applicants do not need a perfect track record; the focus is on what they have done, their curiosity, and future creative plans.
Applicants should share about themselves, their achievements, and the project or idea they are most proud of.
This program aims to be the start of something bigger for talented youth.
Requirements:
— Professional software development experience (+5 years)
— C1 or higher English proficiency (spoken and written)
— Strong communication and teamwork skills
— Ability to work effectively in a remote environment
— Experience in AI/ML, Data Science, or Backend Development is preferred
Compensation:
— Starting from $3,000–$5,000 USD per month, with higher compensation based on experience, technical skills, role, and performance.
If you're interested in learning more about current or upcoming opportunities, we'd be happy to schedule a brief conversation.
Задачи:
— Разрабатывать ML-модели (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации push/pull-коммуникаций, категорий кешбэка, рекламных материалов и других сценариев в цифровых каналах банка;
— Визуализировать и интерпретировать результаты, дизайнить A/B-тесты, проводить пилоты;
— Общаться с бизнесом и помогать решать задачи через данные и ML;
— Проходить полный цикл разработки модели: от уточнения требований до продакшна и мониторинга качества (если каких-то навыков не хватает — поможем развить);
— Разрабатывать AI-агентов.
Требования:
— Высшее техническое образование;
— 3+ года опыта в Data Science (именно построение моделей, не только аналитика);
— Уверенный математический аппарат: мат. статистика, теория вероятностей;
— Продвинутый Python и SQL (оконные функции, подзапросы — на автомате);
— Опыт работы со Scikit-learn, NumPy, Pandas/Polars, Matplotlib/Seaborn/Plotly, LightGBM/XGBoost/CatBoost, PyTorch/TensorFlow/Implicit/LightFM, Airflow, Git.
Будет большим плюсом:
— PySpark, Hive, Hadoop, Docker, Kubernetes;
— Опыт в банковской сфере и CVM;
— Модели склонности и uplift-моделирование;
— Рекомендательные системы (RecSys);
— NBA/NBO оптимизаторы (Next Best Action / Next Best Offer);
— ИИ-сервисы (real-time, near real-time или batch).
Условия:
— Гибридный формат работы, Москва, Москва-Сити (2 дня в неделю в офисе);
— Комфортный и современный офис;
— Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
— Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
— Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология;
— Прозрачный доход по итогам интервью;
— Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).
О компании и продукте
Мобильная game development-компания развивает один из самых успешных ad-driven продуктов в мире - digital coloring book с многомиллионной аудиторией.
Ищем Lead Data Scientist, который будет развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций, а также вести и менторить Data Science-команду.
Почему стоит рассмотреть
• Прямое влияние на рекламную выручку, engagement, retention и LTV продукта
• Работа с большими поведенческими данными и ML-моделями в продукте с миллионами пользователей
• Возможность формировать Data Science-направление, roadmap и технические стандарты команды
• Кросс-функциональная работа с Product, Engineering, Analytics и Ad Monetization
Важно
• 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах
• Обязателен опыт advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics
• Опыт разработки recommendation, personalization или ranking systems
• Сильные Python и SQL
• Практический опыт с ML: classification, regression, ranking, forecasting, predictive modeling
• Понимание A/B-тестирования, applied statistics и работы с большими behavioral datasets
• Опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists
Задачи:
— Руководство и наставничество в команде Data Science
Требования:
— Опыт работы в Data Science не менее 5 лет, предпочтительно в мобильных потребительских продуктах
— Глубокие знания в области монетизации рекламы, оптимизации доходов или аналитики рекламы
— Опыт работы с системами рекомендаций, персонализации или ранжирования
— Продвинутые навыки Python и SQL
— Экспертиза в машинном обучении, предиктивном моделировании, прогнозировании и прикладной статистике
— Опыт работы с большими поведенческими наборами данных
— Опыт руководства или наставничества в командах Data Science
— Родной русский язык
Будет преимуществом:
— Знание и опыт работы с AdMob, AppLovin, Unity Ads, ironSource
— Опыт с MLOps и облачными платформами AWS, GCP, Azure
— Знания в области LLMs и генеративного ИИ
Задачи:
— участвовать в разработке и валидации моделей кредитного скоринга
— регулярно запускать и контролировать ML-пайплайны
— мониторить производительность и стабильность моделей
— проводить плановое переобучение моделей
— готовить отчёты по производительности моделей, включая Gini / KS
— поддерживать модели в продакшене
Требования:
— от 2 лет опыта в Data Science
— понимание принципов кредитного скоринга
— узбекский язык обязателен
— опыт работы в банковской сфере или финтехе
— уверенный SQL и Python, практический опыт с Apache Spark
— опыт внедрения и сопровождения ML-моделей в продакшене
— понимание MLOps и полного жизненного цикла ML-моделей
Будет большим плюсом:
— опыт работы в банках или финтех-компаниях Узбекистана
Условия:
— полная занятость
— зарплата до 4000 USD на руки
— Ташкент, работа из офиса
— долгосрочный проект
Typeform is a form builder helping over 150,000 businesses collect data with forms, surveys, and quizzes. The company is fully remote and hires candidates based in the UK, Ireland, Germany, Portugal, or The Netherlands.
Product Operations is central to how Product and R&D teams work, creating systems and practices to focus on solving the right problems and delivering products. AI is increasingly important, with teams experimenting with tools like Glean and Claude, automations, agents, and AI usage throughout product development.
The role of AI Product Operations Lead involves building and operating internal AI Operations capability for R&D. It requires turning ambiguous opportunities into reliable solutions by identifying high-value AI problems, understanding workflows, designing solutions, building or coordinating delivery, and being accountable for performance after launch.
Responsibilities include:
— Building and improving a backlog of AI opportunities across R&D, prioritizing impactful AI jobs.
— Taking ambiguous problems from discovery to delivery: understanding users and workflows, exploring options, designing systems, implementing, testing, documenting, launching, measuring, and improving.
— Designing simple AI-native solutions fitting naturally into workflows, deciding when prompts, automations, integrations, agents, databases, or custom apps are appropriate.
— Helping R&D get value from enterprise AI tools like Glean and Claude, partnering with IT and InfoSec on access, configuration, connectors, enablement, and support.
— Owning the lifecycle of AI systems including automations, skills, agents, and internal web apps.
— Establishing evaluation, testing, reliability, observability, security, and maintenance practices, improving systems over time.
— Partnering across R&D to uncover needs, unblock delivery, clarify ownership, and involve experts.
— Running and evolving R&D AI governance and enablement practices, providing leaders visibility into work, risks, adoption, and outcomes.
— Participating in broader AI governance efforts as an R&D contributor.
— Working with Finance and partners to improve visibility into AI tool usage, spend, and value to inform investments.
— Exploring and supporting autonomous agents to improve planning, discovery, design, build, evaluation, and management across product development.
Requirements:
— Strong practical experience applying AI to real-world problems, building usable solutions.
— Proven track record taking ambiguous problems from discovery through implementation, testing, adoption, and improvement.
— Excellent systems thinking to understand people, processes, tools, data flows, integrations, permissions, and constraints, making trade-offs.
— Strong user and workflow discovery skills to understand real jobs and simplify solutions.
— Hands-on technical fluency building, modifying, troubleshooting internal workflows, automations, agents, or apps.
— Practical experience with modern development tools like GitHub, repositories, pull requests, application hosting, deployment, logging, and troubleshooting.
— Ability to manage work independently: prioritizing backlog, handling dependencies and risks, documenting decisions, communicating with stakeholders.
— Strong approach to evaluation and reliability, defining "good", testing, collecting feedback, and improving live systems.
— Ability to work effectively across technical and non-technical teams, asking questions, challenging assumptions, seeking expert input, and progressing without close supervision.
— Good judgment on responsible AI, security, access, governance, and knowing when to involve partners.
The role reports to VP of Product Operations and collaborates with Product, Engineering, Design, Research, Data Science, IT, InfoSec, and AI practitioners across Typeform.
Задачи:
— разработка LLM агентов
— создание логики работы и взаимодействия агентов
— дообучение NLP моделей
— создание RAG систем
— вывод и сопровождение моделей
— написание API для выводимых моделей.
Требования:
— знания в области математики, data science
— владение Python (pandas, numpy, torch, fastapi, langchain, etc)
— знание SQL, spark
— приветствуется опыт работы с git, docker
— опыт работы с NLP пайплайнами.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Развивать ИИ на сайте: помогать клиенту разобраться, оформить договор, внести взнос или решить вопрос без звонка
— Растить использование помощника, конверсию в целевые действия и долю успешно решённых вопросов
— Формировать единый стандарт знаний и ответов для сайта, СБОЛ, СБОЛ.Про и линии 900
— Находить ошибки, противоречия и пробелы в знаниях, определять приоритет исправлений
— Проектировать и принимать сценарии, тексты и интерфейс помощника
— Ставить задачи data science и разработке, оценивать качество ответов и принимать релизы
— Проверять гипотезы до масштабирования: метрика → тест → запуск
— Считать воронку: диалог, успешное решение, договор, первый взнос, повторное обращение и последующий звонок на 900
— Объединять вокруг результата цифровую команду, аналитику, продукты, сеть, контактный центр.
Требования:
— Опыт работы от 4-х лет в цифровом продукте для массового клиента
— Опыт ведения продукта от гипотезы до результата в воронке
— Умение самостоятельно собрать сценарий и написать первый вариант клиентского ответа
— Опыт работы с клиентскими путями, прототипами и макетами в Figma
— Умение считать конверсию и проверять гипотезы с помощью A/B-тестов или других методов
— Опыт запуска решений через разработку, аналитику, юристов и бизнес-команды
— Понимание принципов работы ИИ-помощников.
Условия:
— Гибридный формат работы в графике 5/2 с 9:00 до 18:00 в офисе по адресу ул. Шаболовка 31Г
— Льготные ипотечные условия кредитования
— Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких
— Корпоративная пенсионная программа
— Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
О компании
Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики.
Роль и задачи
Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга.
Ключевые обязанности:
Управление и стратегия:
— Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус".
Работа с данными (Data Engineering):
— Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников.
— Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики.
Анализ и моделирование:
— Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ.
— Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования.
— Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры.
Взаимодействие с бизнесом:
— Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов.
— Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health.
Ключевые требования
Опыт:
— От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами.
— Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом.
Образование:
— Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах.
Технические навыки:
— Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL.
— Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования.
— Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов.
— Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев.
— Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией.
— Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik.
Личные качества:
— Сильное аналитическое и критическое мышление.
— Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности.
— Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов.
— Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.
Задачи:
— Разработка, актуализация, внедрение и управление исполнением кредитной политики группы компаний с учётом отраслевой специфики, размера клиентов и риск-аппетита компании.
— Определение лимитов концентрации по отраслям, группам компаний и отдельным крупным заёмщикам.
— Обеспечение баланса между кредитными рисками и ростом бизнеса.
— Развитие процесса установки и пересмотра лимитов, разработка динамического подхода к управлению лимитами.
— Обеспечение риск-ориентированного ценообразования, взаимодействие с бизнес-подразделениями.
— Работа с проблемной задолженностью на ранних этапах, взаимодействие с блоком взыскания.
— Интеграция риск-процессов с CRM и биллинговой системой для создания бесшовного клиентского пути.
— Стресс-тестирование портфеля и расчет резервов под ожидаемые кредитные убытки по МСФО 9.
— Мониторинг качества кредитного портфеля, сегментация клиентов по уровню риска.
— Подготовка аналитики по факторам риска и мерам по ее снижению.
— Внедрение онлайн-скоринга для принятия решений по лимитам в режиме реального времени.
— Инициация и контроль разработки ML-моделей прогнозирования кредитного риска на основе поведенческих факторов и скоринга новых клиентов.
— Настройка мониторинга и тестирования новых источников данных для повышения точности моделей.
— Внедрение дашбордов и ролевых моделей доступа для мониторинга качества портфеля и раннего обнаружения проблем (Early Warning System).
Требования:
— Опыт от 3 лет на руководящих позициях в управлении кредитными рисками в B2B/B2C (банки, МФО, лизинговые компании, финтех, крупные дистрибьютеры).
— Управление кредитным портфелем от 1 млрд руб.
— Опыт управления командой с функциями автоматизации, отчетности, управления кредитной политикой, разработки моделей, тестирования источников данных, прогнозирования.
— Глубокое понимание кредитования/авансирования юридических и физических лиц.
— Понимание цикла разработки ML-моделей в кредитном скоринге.
— Умение ставить задачи Data Science команде от EDA до валидации модели.
— Знание метрик качества модели (Gini, KS, PSI) и их применения.
— Продвинутый уровень Excel, SQL, опыт работы с системами визуализации Tableau, Power BI для анализа больших данных.
— Опыт использования различных источников данных для оценки юридических лиц.
— Опыт внедрения скоринговых карт и автоматизации кредитного конвейера (Decision Engine).
— Навыки бизнес-партнерства для нахождения компромиссов с коммерческим блоком.
— Стратегическое мышление для прогнозирования рисков и планирования действий.
— Лидерство и опыт построения или трансформации команд.
Условия:
— График 5/2 с гибридным форматом работы.
— Предоставление техники для работы из дома: ноутбук и гарнитура.
— Отсутствие строгого дресс-кода.
— Оформление по ТК РФ с «белой» зарплатой с первого дня.
— Расширенное страхование: психологические и финансовые консультации, страховка для путешествий за границу.
— Гибкий кафетерий льгот: обучение, спорт, путешествия, благотворительность, подключение родственников к ДМС или продуктам компании.
— Оплата 10 рабочих дней больничного до оклада.
— 3 дополнительных дня для экстренных ситуаций.
— Коучинг, менторинг, внешние и внутренние тренинги, электронная библиотека.
— Внутренние карьерные треки для роста руководителей.
— Участие в конференциях, форумах и бизнес-встречах для повышения экспертности и поиска идей для развития.
Зарплата не указана
Удалённоlead
Зарплата не указана
Зарплата не указана
ГибридМосква
от 500 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 4 · Job Hunters