Ми розробляємо модель оцінки клієнтів. Ми шукаємо спеціаліста, який зможе: Виконати дослідницький аналіз даних (EDA). Провести інженерію ознак: створення нових ознак, агрегації, обробку пропусків та викидів. Оптимізувати дані для подальшого використання в AutoGluon. Створити кінцевий пайплайн, який на вході приймає необроблені дані, а на виході формує готовий датасет. Технологічний стек: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, AutoGluon (обов’язковий досвід), SQL (PostgreSQL буде перевагою), matplotlib / seaborn / plotly. Вимоги: 2+ роки досвіду в Data Science/ML, практичний досвід у feature engineering, бажано — досвід роботи з фінансовими даними (транзакції, скоринг).