Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data Scientist

hybridСкор 52.5/1001д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
airflowbigqueryclouddagsterfine-tuninggcpkafkalangchainlightgbmllamaindex
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
At myPOS, we’re all about helping businesses grow and get paid. We make payments simple, smart, and accessible for everyone, but we’re more than just payment solutions - myPOS is a partner in growth. From free multicurrency accounts to powerful e-commerce tools, we’re here to support business owners of all sizes and everyone out there who dreams of starting their own business. As we are expanding our team, we’re looking for Data Scientist to help us make a real difference in the Fintech industry. Ready to join us and shape the future of payments? Let’s make it happen! About the role myPOS is building a high-impact Data Science function to power the intelligence layer of one of Europe’s fastest-growing payment and commerce platforms. As a Data Scientist, you will contribute to a focused team working across a rich portfolio of models that drive smarter decisions in Sales, Marketing, Risk, Operations, Product and Technology. You will move fluidly across problem types: from customer lifetime value and churn modelling to fraud scoring and agentic AI workflows. What you’ll do: Build and maintain ML models across the core portfolio: CLTV, churn prediction, propensity to buy, and Next Most Likely Product (NMLP) Develop fraud detection models including transaction-level classifiers, merchant behaviour anomaly detectors, and new-account risk scorers Contribute scored model outputs to the Next Best Action (NBA) decisioning layer that selects the optimal action for each merchant across
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs