Фінкомпанія всередині EVO — продуктова екосистема, яка включає в себе власні рішення під: процесинг та білінг як ядро транзакционной інфраструктури, суміжні продукти, пов’язані з кредитуванням, користувальницьким гаманцем, універсальним методом ідентифікації користувачів і багато іншого. На окрему увагу заслуговує власний адміністративний інструментарій для бек офісу та B2B партнерів.
Що вже зробили, які виклики були, що вийшло:
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:
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:
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.