Senior Data Scientist (Risk Modeler)
Оценка ИИИнтересная позиция для опытных специалистов в финтехе с возможностью удаленной работы из любой точки мира. Вакансия предполагает работу со сложными математическими моделями, что привлекательно для Senior-уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубоких знаний в Data Science и специфического опыта в кредитных рисках (PD-модели). Дополнительным фильтром выступает требование сильной математической базы и владения инструментами MLOps.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior Data Scientist в области рисков на международном рынке медиана составляет около $6,000–$8,000. В финтех-секторе СНГ (включая Узбекистан) ставки могут варьироваться, но опытные риск-моделлеры высоко ценятся.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Data Scientist (Risk Modeler)
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 29.10.2026
Требования:
• Опыт Data Scientist и в кредитных рисках (банки или финтех) с пониманием специфики.
• Сильная математическая база (матстат, теорвер) и отличное знание классического ML и бустингов
• Уверенный Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn) и крепкий SQL для работы с большими объемами данных.
• Плюсом будут Airflow, MLflow, Docker и опыт построения классических PD-моделей в Узбекистане.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- SQL
- Airflow
- MLflow
- Docker
- Machine Learning
- Gradient Boosting
- Credit Risk Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для моделирования рисков.
Расскажите, как вы подходите к калибровке PD-моделей и какие метрики качества используете?
Оценка навыков работы с данными и понимания бизнес-логики.
Как вы обрабатываете дисбаланс классов в задачах кредитного скоринга?
Проверка владения основным стеком.
Опишите ваш опыт оптимизации SQL-запросов при работе с терабайтными выборками для обучения моделей.
Оценка инженерных навыков (MLOps).
Как вы организуете мониторинг производительности моделей в продакшене с помощью MLflow или аналогичных инструментов?
Проверка специфического опыта, упомянутого в вакансии.
Есть ли у вас опыт работы с данными бюро кредитных историй или специфическими источниками данных в регионе СНГ/Узбекистана?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
