zarządzamy ryzykiem kredytowym małych i średnich przedsiębiorstw, wyznaczamy nowe standardy rynkowe w tym zakresie,
pracujemy z dużymi wolumenami danych, które przetwarzamy, analizujemy i wyciągamy wnioski,
budujemy modele predykcyjne od dobrze znanych modeli statystycznych po współczesne modele uczenia maszynowego,
uczestniczymy w kreowaniu polityki kredytowej poprzez dostarczanie zróżnicowanych przekrojów portfela i identyfikowaniu nieoczywistych trendów w danych,
wykorzystujemy rozwiązania chmurowe do wszystkich zadań analitycznych (Google Cloud Platform) m.in. wdrożyliśmy kompleksową platformę MLOps na chmurze Googlea,
cały czas poszukujemy nowych metod, narzędzi, modeli usprawniających proces oceny ryzyka np: szukamy odpowiedzi na pytania czy analityka tekstu, bazy grafowe, modele językowe są w stanie poprawić obecne rozwiązania,
rozwijamy się wszechstronnie wykonując różnorodne zadania z obszaru Data i Decision Science.
To stanowisko może być Twoje, jeśli:
requirements-expected :
znasz Python, SQL, Apache Spark na poziomie co najmniej zaawansowanym i masz doświadczenie w projektach z tego obszaru,
realizowałeś/realizowałaś projekty wymagające przetwarzania danych w chmurze (mile widziane doświadczenie w pracy na Google Cloud Platform),
masz doświadczenie w budowie modeli statystycznych, zarówno klasycznych jak i z obszaru Machine Learning,
potrafisz jasno i czytelnie wizualizować i prezentować wyniki swojej pracy,
masz doświadczenie w pracy w obszarze zarządzania ryzykiem kredytowym.
