Sr Risk Data Scientist

Dołącz do naszej dynamicznej, szybko rozwijającej się organizacji technologicznej! W Parser, redefiniujemy paradygmaty produktywności w branży inżynierii oprogramowania. Jeśli pasjonujesz się technologią i jesteś chętny do eksploracji nowych trendów kształtujących ludzkie zachowanie, to idealna okazja dla Ciebie.

Nasz zespół ds. nauki o danych ryzyka poszukuje Data Scientista do opracowywania zaawansowanych modeli machine learning oraz w celu napędzania pomiarów, strategii i decyzji opartych na danych. Będziesz współpracować z zespołami Kredytowymi, Ryzyka, Produktu, Inżynierii i Operacyjnymi w celu ulepszenia procesu uzyskiwania pożyczek, poprawy wykrywania oszustw oraz wspierania ograniczania strat. Twoje wysiłki bezpośrednio wpłyną na rentowność naszego biznesu.

• Opracowywanie, wdrażanie i ciągłe doskonalenie modeli i strategii machine learning wspierających różne procedury kredytowe i operacyjne, w tym underwriting, zarządzanie kontem i portfelem, usprawnienie przetwarzania pożyczek, wykrywanie oszustw i ograniczanie strat.
• Proaktywne identyfikowanie możliwości zastosowania zaawansowanych metod machine learning (np. algorytmy nadzorowane i nienadzorowane, bazy danych i modelowanie grafowe, GenAI, NLP, rozpoznawanie obrazów) do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych.
• Odkrywanie i wykorzystywanie wewnętrznego, zewnętrznego i open-source'owego oprogramowania/algorytmów machine learning.
• Współpraca z zespołem Zarządzania Ryzykiem Modeli, aby zapewnić, że modele spełniają wysokie wymagania dotyczące rygoru i zarządzania.
• Ścisła współpraca z zespołami Produktu i Inżynierii w celu wdrożenia modeli.
• Przeprowadzanie ciągłego monitorowania modeli poprzez budowę pulpitów nawigacyjnych i śledzenie KPI.
• Prezentowanie wyników działania modeli i wniosków liderom jednostek Kredytowch, Ryzyka i Biznesowych.

• Języki programowania: Python, Java, R, SQL, Excel
• Frameworki: Jupyter, AWS, Spark/Hadoop, Tableau, TensorFlow, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib, NumPy, Snowflake, Pandas, Postman
• Usługi mikro: tylko konsumpcja usług
• Bazy danych: MongoDB, Snowflake, PostgreSQL
• Chmura: AWS, Snowflake

• Tytuł licencjata w dziedzinie Informatyki, Statystyki, Matematyki, Fizyki, Inżynierii lub dziedziny ilościowej wymagany; preferowane tytuły magistra lub wyższe.
• Ponad 6 lat doświadczenia w budowaniu i wdrażaniu algorytmów statystycznych lub machine learning w środowisku komercyjnym, w tym takie metody jak regresja, klastrowanie, wykrywanie odchyleń, drzewa decyzyjne, najbliżsi sąsiedzi, maszyny wektorów nośnych, metody zespołowe, sieci neuronowe, deep learning oraz aplikacje GenAI.
• Zobowiązanie do ciągłego śledzenia postępów w machine learning i sztucznej inteligencji, aby aktualizować swoją wiedzę i umiejętności.
• Doświadczenie we współpracy z zespołami Produktu, Inżynierii i Zarządzania Ryzykiem Modeli.
• Silne doświadczenie w Pythonie i SQL, pisanie czystego, utrzymywalnego, skalowalnego i