Data Scientist (Risk-Based Pricing)
19 Ноября 2025
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.
- 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)
- 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
- 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)
- 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.
Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя
Прикрепите резюме для отклика
Уже с нами?
Войдите, чтобы отправить резюме
18 Ноября
Data Analytics Engineering Trainee
Нукус
Компания "EPAM Uzbekistan" If you are interested in creating data products and exploring the power of data to turn raw information into valuable...
18 Ноября
Data Analytics Engineering Trainee
Карши
Компания "EPAM Uzbekistan" If you are interested in creating data products and exploring the power of data to turn raw information into valuable...
18 Ноября
Data Analytics Engineering Trainee
Бухара
Компания "EPAM Uzbekistan" If you are interested in creating data products and exploring the power of data to turn raw information into valuable...
18 Ноября
Data Analytics Engineering Trainee
Ташкент
Компания "EPAM Uzbekistan" If you are interested in creating data products and exploring the power of data to turn raw information into valuable...
18 Ноября
Data Analytics Engineering Trainee
Самарканд
Компания "EPAM Uzbekistan" If you are interested in creating data products and exploring the power of data to turn raw information into valuable...
Вакансия размещена в отрасли