Просмотр вакансии

Ищем Data Science в команию, которая занимается разработкой собственной платформы на рынке взыскания.

Это аккредитованная коллекторская организация с собственной разработкой, у которой есть развесистая система триггеров c алгоритмами для стратегий взыскания. Используем классический ML и нейросетки для прогнозирования и оптимизации процессов. Быстро тестируем и внедряем рабочие гипотезы, без бюрократии и работы в стол.

Чем предстоит заниматься

Задачи по кредитным портфелям: прогнозирование платежей, оценка портфеля на покупку, исследовательские задачи по влияние факторов на платежи

Статистика: прогностические модели по получению решений от судов, оценка трудозатрат сотрудников

Работа с документами (CV, OCR, LLM): извлечение данных, преобразование, обогащение через агентов и пр

Для реализации этих задач мы делаем:

• Развиваем внутреннюю систему принятия решений — на основе данных из множества источников решаем, как лучше работать с каждым должником.
• Строим и внедряем ML-модели — от классических (логистическая регрессия, градиентный бустинг) до экспериментов с LLM.
• Работаем с данными (Python + SQL) — анализируем кредитные портфели, строим прогностические модели, ищем скрытые зависимости.
• Автоматизируем отчётность — чтобы бизнес видел картину в реальном времени (дашборды, автоматические отчеты).

Что мы ищем

• Высшее образование (математика, экономика)
• Отличное владение Python и SQL (сложные запросы, работа с pandas/numpy).
• Продвинутый Excel — для быстрых прототипов и ad-hoc аналитики.
• Опыт построения и внедрения моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация).
• Аналитический склад ума, системное мышление — ты видишь не просто цифры, а процессы и причинно-следственные связи.
• Самоорганизация — умеешь работать в режиме многозадачности, не теряя фокуса на качестве.
• Коммуникабельность — готов обсуждать задачи с бизнес-заказчиками и разработчиками, объяснять сложное простым языком.

Будет большим плюсом:

• Опыт в финтехе, банках или коллекторских агентствах (понимание жизненного цикла просрочки).
• Опыт работы с LLM (fine-tuning, prompt engineering) или DL-фреймворками (PyTorch, TensorFlow).
• Практический опыт экономического и финансового анализа

Что предлагаем:

• Минимум бюрократии — хорошая гипотеза быстро проверяется и внедряется.
• Большие данные —объем наших датасетов – миллионы строк (заемщики, платежи, судебные решения, исполнительные производства), в которых скрыты закономерности, влияющие на бизнес.
• Сильная команда и возможности роста
• Стабильность и развитие, мы уверенно чувствуем себя на рынке, нанимаем людей и внедряем новые технологии.
• Удобный офис в пешей доступности от метро Академическая / Профсоюзная (лёгкая парковка для автомобилистов).
• Удобный график: гибкое начало рабочего дня, ДМС со стоматологией, компенсация питания, корпоративы за границей.