Senior Data Scientist - Lending

В SumUp наша миссия заключается в предоставлении доступных финансовых услуг малому бизнесу по всему миру, который ранее считался слишком маленьким для традиционных финансовых институтов. То, что началось с простого карт-ридера, расширилось до полного набора финансовых инструментов, включая разнообразные платежные решения и основные банковские услуги, такие как Бизнес-счета и Займы.

Будучи Ведущим Дата-Ученым в нашем племени кредитования, вы будете работать с огромным набором данных, охватывающим миллиарды транзакций от миллионов активных пользователей. Ваш опыт будет способствовать разработке трансформационных моделей, которые позволят бизнесам во многих странах получать доступ к кредитам через инновационные кредитные продукты SumUp. Вы будете сотрудничать с талантливой командой аналитиков, инженеров и ученых, используя передовые инструменты для революционизации наших предложений продуктов.

• Улучшение основных моделей кредитования, включая оценку кредитного риска и прогнозирование доступности, с применением передовых методов машинного обучения.
• Разработка стратегий сбора данных и создание новых алгоритмов для проникновения в новые рыночные сегменты.
• Анализ поведенческих паттернов в данных для построения новых моделей, выходящих за рамки оценки кредитного риска, целенаправленно в таких областях, как предотвращение мошенничества и предсказание конверсии.
• Эффективное общение аналитических результатов с заинтересованными сторонами в продуктовых и бизнес-командах.
• Наставничество для коллег-Датчиковых Ученых, содействие культуре отличия в науке о данных, укорененной в надежных инженерных практиках.

• Более 5 лет профессионального опыта в качестве Датчика Ученого.
• Знание Python и его научных библиотек (pyspark, pandas, pytorch, scikit-learn).
• Твердая база в SQL и глубокое понимание статистики, машинного обучения и теории вероятностей.
• Подтвержденный опыт разработки и внедрения масштабируемых моделей машинного обучения.
• Исключительные способности в техническом чтении, письме и коммуникации с заинтересованными сторонами.

• Предыдущий опыт оценки кредитного риска.