Основные обязанности:

Что предстоит делать
• Разрабатывать ML-модели для задач Soft Collection:

o propensity-to-pay;
o вероятность выхода из просрочки;
o прогноз recovery;
o приоритизация клиентов;
o прогноз эффективности коммуникаций;
o сегментация клиентской базы.
• Разрабатывать Next Best Action / Next Best Offer подходы для выбора оптимального действия по каждому клиенту.
• Исследовать клиентское поведение и находить закономерности, которые можно использовать в collection-стратегиях.
• Проводить feature engineering и работать с большими объёмами структурированных данных.
• Экспериментировать с различными алгоритмами: CatBoost, LightGBM, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression и другими.
• Оценивать модели не только по ML-метрикам, но и по бизнес-эффекту.
• Проводить A/B-тесты и участвовать в оценке causal impact collection-стратегий.
• Разрабатывать и внедрять модели в production совместно с ML Engineering / MLOps.
• Мониторить performance моделей и участвовать в их регулярном переобучении.
• Взаимодействовать с Data Analysts, MLOps, Risk, Collection и бизнес-командами.
• Технически развивать менее опытных специалистов команды.

Основные требования:

Что важно
• 3+ года коммерческого опыта в Data Science / ML.
• Отличное знание Python, SQL, pandas, NumPy, scikit-learn.
• Сильная база в статистике и машинном обучении.
• Практический опыт с градиентным бустингом и классификационными моделями.
• Понимание cross-validation, feature selection, feature importance, model calibration.
• Опыт работы с imbalanced datasets.
• Знание основных ML-метрик: ROC-AUC, PR-AUC, Gini, Precision, Recall, F1.
• Опыт проведения и интерпретации A/B-тестов.
• Умение самостоятельно пройти полный цикл: business problem → data → model → validation → production → monitoring.
• Хорошее понимание того, как ML-модель должна создавать бизнес-ценность.
Будет плюсом
• Опыт в банке, fintech, credit risk или collection.
• Знание PD, LGD, EAD, roll rate, cure rate, recovery rate.
• Опыт с uplift modeling / causal inference.
• Опыт разработки decisioning-систем.
• Опыт работы с MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes или облачной инфраструктурой.

Условия:

•Жалақы және бонустар: Грейдтеу жүйесінің арқасында бәсекеге қабілетті жалақы, Тәуелсіздік күніне сыйақылар және жылдық бонус.
•Әлеуметтік пакет: ДМС және өмірді сақтандыру, мобильді байланыс және серіктестердің жеңілдіктері.
•Демалыс: Маңызды оқиғалар болған жағдайда қосымша күндермен 26 күндік демалыс.
•Ұсынымдар үшін бонустар.
•Жұмыс жағдайлары: Тұраққа жазылымды сатып алуға арналған жеңілдікті шарттар, еркін киім стилі (smart casual).
•Оқыту және даму: Тренингтер, вебинарлар және корпоративтік кітапханаға қолжетімділік, мансаптық өсудің нақты жүйесі.
•Корпоративтік мәдениет: Ашық және достық жұмыс атмосферасы, спорттық турнирлер және белсенді корпоративтік өмір.
•Бастамалар мен жобалар: Әлеуметтік жобаларға қатысу мүмкіндігі, қазіргі заманғы digital-құралдарды қолдана отырып, «Halyk» тобының жаңа жобаларында өз идеяларыңызды жүзеге асыру.
•Команда: Идеяларыңызды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін шығармашылық және қолдаушы команда.
Бізге қосылып, «Halyk» командасының бір бөлігі болыңыз!