Data Scientist (Risk-Based Pricing) (в архиве)

09 Июня

Партнерские Вакансии

Город:

Ташкент

Занятость:

Полная занятость

Компания "Citi Fuel (ООО Staff Atlantic)"

Цель роли:

Построение набора моделей risk-based pricing для определения индивидуальной скидки на топливо (в $/галлон) для клиентов на основе 20–30 факторов. Предполагается построение моделей для новых, текущих и уходящих клиентов.

Основные задачи:
  • Анализ и очистка исторических выгрузок (2–3 ГБ Excel-данных)
  • Проектирование и реализация нескольких моделей оценки скидки для разных категорий клиентов
  • Фиче-инжиниринг и отбор признаков (20–30 факторов: финансы, поведение, отрасль и др.)
  • Обучение и калибровка моделей (например, LightGBM, XGBoost, Logistic Regression)
  • Разработка explainable моделей (SHAP, feature importance)
  • Построение системы оценки бизнес-эффекта (uplift, sensitivity-анализ)
  • Подготовка модели для использования финансовым отделом и возможной автоматизации через API
  • Документирование гипотез, логики, переменных и интерпретаций моделей
  • Рекомендации по развертыванию (batch scoring, API, обновление моделей)
  • Планирование регулярного пересчета модели (ежеквартально)
Требуемые навыки и опыт:
  • 3–5+ лет практического опыта в Data Science или Applied ML
  • Опыт построения скоринговых, риск-моделей или моделей ценообразования
  • Уверенное владение Python, pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM
  • Навыки фиче-инжиниринга и построения explainable моделей (SHAP и др.)
  • Понимание логики ценообразования, discounting и анализа чувствительности
  • Умение работать с Excel-данными большого объема
  • Навыки самостоятельной работы от анализа до рекомендаций по внедрению
Будет плюсом:
  • Опыт работы в финтехе, e-commerce или с динамическим ценообразованием
  • Навыки деплоя ML-моделей (FastAPI, Docker, MLflow)
  • Опыт построения scorecard-моделей
  • Навыки визуализации моделей и результатов (Plotly, Streamlit)
Технологии и инструменты:
  • Python (pandas, sklearn, XGBoost, LightGBM, SHAP)
  • Excel, Jupyter, SQL (опционально)
  • MLflow, Streamlit (при необходимости)
  • FastAPI (для возможного продакшн-использования)

Мы предлагаем:

  • Уровень оплаты обсуждается индивидуально (в зависимости от компетенций).
  • Прямой доступ к руководству: вас услышат.
  • График 5/2, праздники и выходные по американскому производственному календарю.
  • Время работы с 18:00 до 02:00
  • Офисный формат работы (Ташкент).


Пожалуйста, прикрепите к отклику портфолио или примеры кейсов, которые вы решали ранее.

Похожие вакансии

06 Июля

Middle Data Analyst( SOCIAL PRIMARY CARE )

Ташкент

Компания "SOCIAL PRIMARY CARE" Обязанности: Собирать данные из различных источников (PostgreSQL); Очищать и предобрабатывать данные:...

Отправить резюме подробнее

09 Июля

Intern in Technology Risk (IT -Audit)( EY Uzbekistan )

Ташкент

Компания "EY Uzbekistan" Requirements: Higher technical education (IT); Good English and Russian (verbal/writing); Good knowledge of...

Отправить резюме подробнее

26 Июня

Jira Administrator (Jira Data Center)

Ташкент

Компания "ИПАК ЙУЛИ БАНК" Обязанности: Администрировать и сопровождать Jira Data Center, Jira Software, Jira Service Management и...

Отправить резюме подробнее

25 Июня

Data Engineer( CORE TECHNOLOGY )

Ташкент

Компания "CORE TECHNOLOGY" Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и сопровождать ETL/ELT-процессы Создавать витрины данных (data marts)...

Отправить резюме подробнее

26 Июня

Senior Data Scientist (Scoring)

Ташкент

Компания "Agrobank" О компании Agrobank развивает AI-направление и внедряет скоринговые модели в ключевые кредитные процессы. Скоринг —...

Отправить резюме подробнее

Вакансия размещена в отрасли

Информационные технологии / IT / Интернет: