Senior Data Scientist / ML Engineer

Tracks

Competitions

Hacks & Tasks

Events

Projects

Hubs

Jobs

Privacy policyService agreementWebsite agreementPublic offer on the transfer of the right to use speechesOffer with the authorContact/Support

© ODS.AI 2015—2026

Brief description of the vacancy

Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках.

Предстоит адаптировать модели и scoring pipeline к новым странам, оценивать качество и обрабатывать разнородные данные — от финансовой отчётности и документов до внешних и альтернативных источников. Вместе с разработчиками, аналитиками и бизнесом — автоматизировать принятие кредитных решений и строить масштабируемую скоринговую инфраструктуру.

Нужны опыт в DS/ML, уверенный Python и классический ML-стек, умение работать с неструктурированными и «грязными» бизнес-данными. Опыт кредитного скоринга и английский для международных проектов будут плюсом. Образование в ШАД.

About The Company Company Fordewind

Компания: Группа компаний Fordewind — быстрорастущая технологическая финансовая компания, основанная в 2017 году. Мы специализируемся на кредитовании и инвестиционно-банковских услугах для корпораций, малого и среднего бизнеса. Наша команда управляется опытными профессионалами финансовой отрасли с бэкграундом в крупнейших институтах (экс J.P. Morgan, UBS, ВТБ Капитал, Сбербанк CIB). Сегодня Fordewind — это международный бизнес с офисами в Дубае (ОАЭ), Москве (Россия), Алматы (Казахстан) и Лондоне (Великобритания).

Responsibilities

• Работать совместно с разработчиками и аналитиками над запуском скоринговых процессов в новых локациях;
• Адаптировать существующие скоринговые подходы и перестраивать scoring pipeline под специфику международных рынков;
• Работать с данными из новых стран (финансовая отчётность, документы, внешние источники, альтернативные данные);
• Анализировать качество данных и применимость текущих российских скоринговых подходов компании к новым рынкам;
• Совместно с разработчиками участвовать в автоматизации обработки данных и алгоритмов принятия решений;
• Взаимодействовать с бизнес-командой для перевода кредитной экспертизы в data/scoring-логику и строить масштабируемую scoring-инфраструктуру.

Requirements

• Опыт и профиль: опыт работы в качестве Data Scientist / ML Engineer;
• Технический стек: уверенное владение Python, классическим DS/ML-стеком и ключевыми библиотеками (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, LightGBM, CatBoost и пр.);
• Работа с данными: способность работать не только с «чистыми» датасетами, но и с реальными messy-data из бизнеса;
• Риск-моделирование: опыт построения или адаптации credit scoring models будет плюсом;
• Дополнительные навыки: владение английским языком для работы в международных проектах будет плюсом.

Working conditions

• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;
• Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;
• Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;
• Возможность работы в полностью удаленном режиме из любой точки мира;
• Конкурентная оплата труда и прозрачная бонусная система.

Contacts

Log InOnly registered users can open employer contacts.

Elizaveta Lapteva

Posted: September 24 at 11:16 AM

Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках.

Предстоит адаптировать модели и scoring pipeline к новым странам, оценивать качество и обрабатывать разнородные данные — от финансовой отчётности и документов до внешних и альтернативных источников. Вместе с разработчиками, аналитиками и бизнесом — автоматизировать принятие кредитных решений и строить масштабируемую скоринговую инфраструктуру.

Нужны опыт в DS/ML, уверенный Python и классический ML-стек, умение работать с неструктурированными и «грязными» бизнес-данными. Опыт кредитного скоринга и английский для международных проектов будут плюсом. Образование в ШАД.

Компания: Группа компаний Fordewind — быстрорастущая технологическая финансовая компания, основанная в 2017 году. Мы специализируемся на кредитовании и инвестиционно-банковских услугах для корпораций, малого и среднего бизнеса. Наша команда управляется опытными профессионалами финансовой отрасли с бэкграундом в крупнейших институтах (экс J.P. Morgan, UBS, ВТБ Капитал, Сбербанк CIB). Сегодня Fordewind — это международный бизнес с офисами в Дубае (ОАЭ), Москве (Россия), Алматы (Казахстан) и Лондоне (Великобритания).

• Работать совместно с разработчиками и аналитиками над запуском скоринговых процессов в новых локациях;
• Адаптировать существующие скоринговые подходы и перестраивать scoring pipeline под специфику международных рынков;
• Работать с данными из новых стран (финансовая отчётность, документы, внешние источники, альтернативные данные);
• Анализировать качество данных и применимость текущих российских скоринговых подходов компании к новым рынкам;
• Совместно с разработчиками участвовать в автоматизации обработки данных и алгоритмов принятия решений;
• Взаимодействовать с бизнес-командой для перевода кредитной экспертизы в data/scoring-логику и строить масштабируемую scoring-инфраструктуру.
• Опыт и профиль: опыт работы в качестве Data Scientist / ML Engineer;
• Технический стек: уверенное владение Python, классическим DS/ML-стеком и ключевыми библиотеками (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, LightGBM, CatBoost и пр.);
• Работа с данными: способность работать не только с «чистыми» датасетами, но и с реальными messy-data из бизнеса;
• Риск-моделирование: опыт построения или адаптации credit scoring models будет плюсом;
• Дополнительные навыки: владение английским языком для работы в международных проектах будет плюсом.
• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;
• Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;
• Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;
• Возможность работы в полностью удаленном режиме из любой точки мира;
• Конкурентная оплата труда и прозрачная бонусная система.

Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy

Learn More