Agile Soft
ML Developer (credit risk model)
- MLflow
- Credit Risk
- Английский язык
- ML
- LLM
- Скоринговая карта
- оценка кредитоспособности
- розничные кредиты
- Английский — C1 — Продвинутый
Мы — ИТ-компания, предоставляющая услуги аутстаффинга и подбирающая высококвалифицированных специалистов для клиентов по всему миру. В настоящее время мы ищем ML-разработчика для участия в проекте британского заказчика - финтех.
Наш клиент — финтех-компания, специализирующаяся на микрокредитовании, поэтому опыт работы в банковской или финтех-сфере, а также опыт оценки кредитоспособности клиентов являются обязательными требованиями.
Обязанности
-
Разработка, поддержка и внедрение ML-решений для оценки кредитоспособности розничных заемщиков.
-
Взаимодействие с кросс-функциональными командами (Data Engineering, DevOps) для обеспечения корректной интеграции и деплоя моделей.
-
Оптимизация производительности моделей и устранение проблем в продакшене.
-
Коммуникация с заказчиками и командой на английском языке.
Обязательные требования
-
Опыт и понимание оценки кредитных рисков, работа с моделями кредитного риска и транзакционными данными.
-
Отличное владение английским языком (письменно и устно).
-
Уверенные знания Python (структуры данных, отладка, оптимизация).
-
Опыт работы с основными ML-библиотеками (scikit-learn, PyTorch или TensorFlow).
-
Хорошая математическая база (линейная алгебра, теория вероятностей, статистика).
-
Понимание классических ML-алгоритмов (регрессия, классификация, модели на деревьях решений).
-
Опыт препроцессинга данных и feature engineering (pandas, NumPy).
-
Базовые знания продакшн-деплоя (контейнеризация, REST API, системы контроля версий).
Будет плюсом
-
Опыт работы с MLOps-инструментами (MLflow, Kubeflow, Airflow).
-
Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure).
-
Навыки распределённых вычислений (Spark, Dask).
-
Знание продвинутых архитектур глубокого обучения (Transformers, GNNs).
-
Опыт внедрения DevOps-практик (CI/CD, Kubernetes).
Мы предлагаем
-
Конкурентную заработную плату.
-
Формат работы remote-first.
-
Возможность сотрудничества с международной командой.
-
Профессиональный рост и обучение.
Если вы увлечены машинным обучением, умеете работать в динамичной среде и хотите стать частью глобальной команды — мы будем рады познакомиться с вами!