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

28 Февраля

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

05 Марта

Data Architect

Ташкент

Компания "UNITEL LLC" Обязанности: Проектирование архитектуры Data Warehouse и Data Lake. Разработка корпоративной модели данных (в т.ч....

Отправить резюме подробнее

04 Марта

Data Analytic Engineer

Ташкент

Компания "Anglesey food" "Korzinka" - ведущая розничная сеть в Узбекистане c клиентской базой около миллиона постоянных покупателей. Компания...

Отправить резюме подробнее

05 Марта

Data Engineer Clickhouse

Ташкент

Компания "HamkorBank" Обязанности: Разработка и поддержка data-pipelines; Работа с ClickHouse (сборка ADB) и другими компонентами...

Отправить резюме подробнее

05 Марта

Data Engineer GreenPlum

Ташкент

Компания "HamkorBank" Обязанности: Развитие платформы данных с фокусом на GreenPlum; Настройка новых компонентов и развитие...

Отправить резюме подробнее

16 Февраля

Middle Data Analyst (Uzum Bank)

Ташкент

Компания "«UZUM TECHNOLOGIES»." Наш стэк: Clickhouse, Greenplum, Superset, Qlik Sense, Openmetadata, Airflow. Мы приглашаем опытного и...

Отправить резюме подробнее

Вакансия размещена в отрасли

Информационные технологии / IT / Интернет: