Альфа Банк – один из ведущих частных банков, который входит в число системно значимых банков Беларуси.
Мы работаем как финтех-компания, интегрируя в свою бизнес-модель успешные практики в области мобильных платежей, онлайн-кредитования, цифровых транзакций и других передовых технологий.
Сейчас в Альфе более 70 тысяч бизнес-клиентов и 1 100 000 клиентов-физлиц.
Сегодня в команде Альфа Банка более 2900 профессионалов.
Мы объединяем людей с разным опытом, взглядами и интересами.
Присоединяйся к команде. Вместе мы способны на большее!
Ключевые задачи:
- построение моделей оценки кредитного риска;
- выявления мошенничества, иных риск моделей;
- поиск, систематизация, тестирование достоверности данных (внутренних и внешних) и анализ их применимости к решению задач подразделения.
Для нас важно:
- SQL (MS, Oracle);
- Python (pandas, numpy, sklearn, scipy, matplotlib, sqlalchemy);
- доскональное понимание методов машинного обучения (бинарная и мультиклассовая классификация, задачи кластеризации);
- основы статистики и теории вероятностей;
- умение вести проекты. Делегировать, осуществлять контроль выполнения, оказывать консультационные услуги.
- Знание предметной области (банкинг, кредитование), базовые навыки выстраивания ETL процессов буюет плюсом!
Что предлагаем для твоего комфорта:
- работу в команде с высокой экспертизой;
- стабильный и прозрачный доход;
- среду роста и развития;
- сочетание стабильности банка и гибкости ИТ;
- крутую корпоративную культуру.
Похожие вакансии
Proficiency in English, ability to communicate clearly in written and verbal communication, read and write documentation (A2+ and...
Опыт работы в роли Data Engineer от 1-го года. Опыт работы с SQL (оптимизация запросов, очистка данных, создание датамартов...
Experience in Data Analysis / BI for 2+ years. Exposure to fintech/banking metrics (fraud, credit risk, CX).
Высшее физико-математическое, экономико-математическое образование. Хорошие знания математической статистики, методов машинного обучения. Умение и опыт работы с данными (анализ...
Python — уверенный уровень. Инструменты веб-сбора: Requests, BeautifulSoup, Selenium, Scrapy. Опыт сбора и парсинга данных от 2 лет.

