Risk Modeler / Risk Data Scientist

Работодатель:
Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Минск, проспект Победителей, 29
Размещено:
15.07.2026
Обязанности:
  • осуществление полного цикла по внедрению моделей рисков (постановка задачи, поиск данных, построение модели, подготовка документации, внедрение в промышленное использование);
  • взаимодействие с внешними разработчиками моделей (согласование требований, подготовка данных, приемка и тестирование);
  • осуществление верификации моделей, доработка моделей (в т.ч. по отдельным запросам бизнес-подразделений банка).
Требования:
  • высшее физико-математическое, экономико-математическое образование;
  • хорошие знания математической статистики, методов машинного обучения;
  • умение и опыт работы с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков);
  • знание языков программирования (Python, SQL);
  • опыт работы в Jira/Confluence;
  • опыт работы с ИИ – желательно;
  • понимание банковских процессов – желательно.
Вакансия перспективная, планируемая к созданию.

Похожие вакансии

Data Scientist
АЛЬФА-БАНК

SQL (MS, Oracle). Python (pandas, numpy, sklearn, scipy, matplotlib, sqlalchemy). Доскональное понимание методов машинного обучения (бинарная и мультиклассовая классификация, задачи...

3d designer modeler render generalist \ 3д Дизайнер разработчик моделей и визуализатор рендеров
ДЖИ М ВАЙ Консалтинг Групп / GMY Consulting Group

Опыт работы 3D-дизайнером от 3 лет. Уверенное владение обязательных программ: Keyshot (готовы вас обучить). Fusion 360. Adobe Photoshop.

3100 - 4800 руб.
SD Map Editor, Data Enrichment
МэпДэйта

Proficiency in English, ability to communicate clearly in written and verbal communication, read and write documentation (A2+ and...

520 - 700 USD
Data Engineer Junior
Белорусский народный банк

Опыт работы в роли Data Engineer от 1-го года. Опыт работы с SQL (оптимизация запросов, очистка данных, создание датамартов...

Data / AI Analyst
Andersen

Experience in Data Analysis / BI for 2+ years. Exposure to fintech/banking metrics (fraud, credit risk, CX).