Python-разработчик Middle или Senior

Зарплата

до 200 000 ₽

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Поток — это онлайн-платформа для альтернативного кредитования малого и среднего бизнеса

Описание вакансии

Условия работы

Привет!

Мы — технологический стартап в финансовой сфере, 100% дочерняя компания Альфа-Банка.
Мы делаем лучший сервис кредитования малого бизнеса, где деньги предпринимателям можно получить проще и быстрее чем в банке.
«Поток» — первый масштабный сервис peer-to-business кредитования в России, где обычные люди могут инвестировать в малый бизнес. Для первых это высокая доходность, для вторых это моментальные деньги на развитие бизнеса.

Выдали 5 700 займов на 4 млрд рублей.

Ключевое преимущество сервиса – быстрая (день-в-день) оценка в режиме онлайн кредитоспособности компаний-заёмщиков. Мы ищем человека, который сможет взять на себя задачи по автоматизации процесса принятия кредитного решения, а также задачи хранения данных.

Задачи:

  • Разработка обновленной системы взаимодействия скоринга с имеющимся окружением
    продукта (с возможным привлечением асинхронного программирования)

  • Оптимизация взаимодействия с хранилищем данных (PostgreSQL)

  • Внедрение новых бизнес-решений в продакшн в рамках работы продуктовой команды

  • Проектирование и реализация системы АБ-тестов кредитного скоринга

Требования к кандидату:

  • Отличное знание Python (3)

  • Хорошее знание основных библиотек для анализа данных (pandas, numpy)

  • Умение писать качественный продакшн код

  • Умение быстро анализировать и рефакторить имеющуюся кодовую базу

  • Уверенное знание SQL

  • Опыт работы с git, Docker

  • Навыки работы в *nix консоли, в том числе работа с bash-скриптами

    Что предлагаем?

    • Работу в молодой и сильной команде
    • Опыт решения принципиально новых задач
    • Работа по методологии Scrum
    • 100% белую и рыночную зарплату

      Будет плюсом:
      • Опыт работы с Postgre-СУБД, углубленное понимание в вопросах оптимизации работы системы с базами данных
      • Знание и практика использования библиотек scipy, matplotlib, sklearn, xgboost и пр. для анализа данных
      • Понимание основ математической статистики, классических алгоритмов, алгоритмов машинного обучения
      • Умение визуализировать данные (matplotlib, seaborn, plotly)
      • Понимание принципов и тонкостей АБ-тестирования моделей
      • Желание разбираться с особенностями front-интеграции скоринговой системы с внешними интерфейсами для работы риск-аналитиков
      Приветствуется:
      • Желание понимать бизнес-логику продукта и принимать деятельное участие в ее развитии с точки зрения аналитики и внедрения технологических решений

Бонусы


Дополнительные инструкции