Обязанности:
  • Разработка ML-моделей для кредитного скоринга (PD, LGD, EAD).
  • Feature engineering на банковских данных (транзакции, кредитная история, поведение).
  • Валидация моделей в рамках Model Risk Management.
  • Интеграция моделей в производственную инфраструктуру (совместно с Platform & Deployment).
  • Документация моделей и методологии.
  • Совместная работа с Департаментом рисков и Розницей.
  • Поддержка существующих моделей в продакшене.
Требования:
  • 3+ года в ML / Data Science.
  • Опыт классических ML-моделей: gradient boosting, logistic regression, ансамбли.
  • Уверенное владение Python: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
  • SQL, опыт работы с большими объёмами данных.
  • Опыт продакшен ML (не только Jupyter / Kaggle).
  • Понимание метрик качества скоринга (Gini, KS, AUC, calibration).
Условия:
  • Официальное трудоустройство согласно ТК РУ.
  • Возможность построить карьеру в ведущем банке Узбекистана.
  • Офис в Ташкент Сити.
  • Достойная, конкурентоспособная оплата труда (обсуждается по итогам собеседования).
  • Широкие возможности для профессионального развития (обучение, карьерный рост).