Мы – Data Science-команда, которая занимается моделированием поведения кредитных портфелей ФЛ. Работаем сразу с несколькими кредитными продуктами: потребительскими кредитами, ипотекой, автокредитами и POS. Наша основная задача – строить модели, прогнозирующие досрочные погашения по портфелю и моделирование эластичности. В наших задачах много классического ML, временных рядов и прикладной математики. Периодически используем более сложные подходы из DL. Работаем с большими банковскими данными, поэтому существенная часть стэка – Python, pandas, polars, Spark, SQL.
При этом от команды требуется не просто обучить модель, а разобраться в бизнес-механике продукта, реализовать расчет на больших данных и объяснить бизнесу полученный результат понятным языком.
У нас достаточно много исследовательской свободы: если существующий подход работает недостаточно хорошо или понятно как его улучшить, то можно предложить новый, что приветствуется.
Будет плюсом: