Middle Data Scientist
**Що вже зробили, які виклики були, що вийшло:**
- Запустили абсолютно автоматизований процес онбордінга, прийняття рішення та підписання документів.
- Побудували це все на промислових рішеннях Corezoid і ABS Scrooge.
- Запустили MVP і зараз його масштабуємо.
Причому, все це зробили в умовах стрімких змін на Prom.

**Технічний стек проєкту, що вже використовуємо, що плануємо:**
Go, Postgresql, Kubernetes, Helm, Corezoid, ABS Scrooge, Kibana.

**Чому з'явилася вакансія:**
При масштабуванні важливо ще сильніше концентруватися на якості моделей прийняття рішень, розуміти проблеми масштабування та клієнтського шляху (аналізувати великий пул даних, будувати гнучкі звіти, пропонувати рішення оптимізації). Тому клієнтська аналітика для нас стає вкрай важливою вже зараз.

**Що важливо для даної ролі в проєкті:**
Наш кандидат повинен вільно володіти методами Data Extraction & Preparation для BigData, мати знання статистичних та аналітичних методів вивчення сукупностей (генетичні, стохастичні, нейронні і т.д.), а також моделей розподілу сукупностей та їх оцінки.
Також наш кандидат буде будувати різної складності скорингові моделі, оцінювати дефолтності, брати участь у проєктах DWH і MIS.
Мати практичний досвід роботи з побудовою предиктивної та початкової приписної аналітики, відмінне володіння мовою запитів - це те, що важливо у нашому повністю автоматизованому проєкті.

**Буде перевагою:**
- Знання мов R|Python|Go.
- Досвід machine learning.
- Знання принципів та процесів роздрібного кредитування.
- Освіта в галузі точних наук (математика, кібернетика, інформатика, фізика тощо). 

**Завдання у проєкті:**
Потрібно буде побудувати і поступово удосконалювати платформу Management Information System (MIS): "воронка", "vintages", "roll-rates", "IFRS PD моніторинг", обов'язково брати участь у побудові скорінгових моделей та виробленні правил прийняття рішень (credit policy).
Чого точно не буде - безглуздих завдань (все робимо через Jira та Confluence) і надлишкових звітів, галерного програмування та без альтернативних завдань (завжди можна не погодитися і висунути зустрічну ініціативу).

**З нами ви:**
Зможете бачити весь процес, брати участь на будь-яких ділянках, де відчуваєте свої сили та натхнення, працювати з унікальним набором даних, що об'єднує продажі товарів найбільших в Україні е-сом майданчиків та кредитної поведінки.
Знаходити нові унікальні залежності при дослідженні даних, навіть не пов'язані безпосередньо з проєктом кредитного сервісу, а підвищують ефективність е-сом майданчика в принципі, спілкуватися в середовищі дуже дружнього колективу з великим досвідом у різних предметних областях, а також отримати унікальний для України досвід, який ніде в Україні більше не знайти (схожі проекти є тільки в Європі та США). 

**Наш підхід в EVO:**
Команда замкнута, самостійна, але ми не відмовляємося від допомоги інших команд EVO, Prom, Rozetka. Завдання по роботі з даними будуть кореспондувати з якимись конкретними бізнес-ідеями, які хочемо втілити, і які видні та зрозумілі кожному члену команди.

**На зустрічі з вами нам хотілося б обговорити:**
Ваш практичний досвід, інструментарій та уявлення про те, як вважаєте за потрібне організувати MIS, якими моделями займалися, чи є наукові дослідження і пошуки.
EVO