Senior Data Scientist (Risk Modeler)

October 26, 2026

Office

Senior

Ташкент, Узбекистан

hh.ru

Keep in mind

Office-only work

Description

Банк Узбекистана ищет Senior Data Scientist для усиления направления управления рисками. Роль охватывает полный цикл предиктивного моделирования скоринговых ML-моделей: разработку, валидацию, калибровку, деплоймент и мониторинг. Предстоит работать с кредитными, транзакционными и альтернативными данными, взаимодействовать со стейкхолдерами и участвовать в автоматизации пайплайнов.

Responsibilities

Полный цикл моделирования: разработка, валидация, деплоймент, калибровка, автоматизация и регулярный мониторинг ML-моделей скоринга в блоке рисков
Построение моделей Application (PD), Behavioral, Antifraud, Collection, Income Estimation и других
Взаимодействие со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для сбора требований и формирования методологии
Защита результатов моделирования перед бизнес-заказчиками
Feature Engineering: исследование новых внутренних и внешних источников данных (кредитное бюро, транзакционная активность, альтернативные данные)
Подготовка технических заданий для создания витрин данных и генерация новых признаков
Участие в автоматизации пайплайнов разработки, развертывания и мониторинга моделей (MLOps)
Документирование и поддержка версионности процессов MDLC: данные, скрипты, библиотеки

Requirements

Высшее профильное образование в области STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)
От 3 лет коммерческого опыта работы в кредитных рисках в банках или финтехе
Отличное понимание банковских процессов и жизненного цикла кредитования в Узбекистане
Отличное знание теории вероятностей, математической статистики и методов оценки качества признаков и моделей
Знание классических методов ML: Linear/Logistic Regression, Bayesian Classification, Decision Trees, Random Forest, KNN
Знание ансамблевых методов: Gradient Boosting на XGBoost, LightGBM, CatBoost
Свободное владение Python и библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Scipy, опыт написания модульных скриптов для ML-моделей
Уверенное знание SQL: работа с DB/DWH, аналитические функции, оптимизация производительности на больших объёмах данных
Плюсом будет знание инструментов оркестрации, деплоймента и трекинга моделей: Airflow, MLflow, Git, Docker
Плюсом будет опыт построения классических PD-моделей в кредитных рисках на рынке Узбекистана