Стажер / Джуниор ML-инженер — разработчик моделей кредитного скоринга@ Займиго

132K ₽–164K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 01.09.2026

О позиции

В компании Займиго, входящей в холдинг К+, открыта вакансия стажера / джуниора ML-инженера. Основная задача заключается в разработке моделей кредитного скоринга. Компания занимается финансовыми и кредитными услугами, а также IT-продуктами, аналитикой и маркетингом.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка и оптимизация моделей кредитного скоринга;
  • Анализ данных и подготовка отчетов;
  • Сотрудничество с командой для улучшения существующих алгоритмов.

Требования

  • Знание основ машинного обучения;
  • Опыт работы с Python и библиотеками для анализа данных (например, Pandas, NumPy);
  • Понимание принципов работы с большими данными.

Что мы предлагаем

  • Гибкое начало рабочего дня;
  • Возможность профессионального роста и обучения;
  • Работа в дружной команде.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
5.8
5.8 из 10
оценка совпадения

Вакансия имеет среднее качество, так как содержит основные требования и описание работы, но не указана зарплата. Условия работы в офисе могут быть улучшены.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание Python и библиотек для анализа данных, таких как Pandas и NumPy, что позволит эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.

Способность работать в офисе в команде, открыто делиться идеями и активно участвовать в обсуждениях по улучшению моделей кредитного скоринга.

Аналитическое мышление, необходимое для интерпретации результатов моделей и выявления ключевых факторов, влияющих на кредитный скоринг.

Стремление к постоянному обучению и адаптации к новым методам в области машинного обучения, что поможет в разработке инновационных решений.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Стажер / Джуниор ML-инженер (Сейчас)ML-инженер (1–2 года)Старший ML-инженер (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$2.5B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonMachine LearningData Analysis
Растущий спрос
TensorFlowScikit-LearnApache Spark
Снижающийся спрос
RMATLAB

Тренды отрасли

Увеличение использования Python в финансах
Согласно исследованию, 65% финансовых учреждений в России начали использовать Python для разработки моделей кредитного скоринга и анализа данных в 2025 году.
Рост популярности автоматизированного машинного обучения
По данным аналитиков, 50% компаний в России внедрили автоматизированные решения для машинного обучения, что ускоряет процесс разработки моделей на 30%.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев