Data Scientist
פורסם לפני 16 ימים · 0 מועמדים
התפקיד במילים פשוטות
התפקיד כולל הובלה של מחזור חיי מודלי סיכון האשראי מקצה לקצה, החל מהגדרת הבעיה ועד לפריסה בייצור וניטור. בנוסף, התפקיד דורש בניית רשתות סוכנים אוטונומיים לאוטומציה של הנדסת תכונות ופיתוח צינורות נתונים היברידיים המשלבים מודלים טבלאיים עם מודלי שפה גדולים. העבודה כוללת גם שיתוף פעולה עם צוותי סיכונים, מוצר והנדסה לצורך תרגום תובנות לאסטרטגיות תמחור ומגבלות אשראי.
- 3 - 5 years shipping high-impact production grade predictive models and decision systems
- MSc in a quantitative field (Computer Science / Engineering / Mathematics / Statistics or similar) with focus on applied statistics, AI, machine learning, or related fields
- Experience deploying tool-using AI workflows and LLM APIs with schema-constrained, structured outputs
- Strong builder mindset focused on leveraging AI agents to deliver clean, production-ready pipelines with built-in testing and governance boundaries
- Strong analytical judgment to audit AI-generated pipelines, manage model risk, and enforce human-in-the-loop safety boundaries
חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית
למי זה מתאים
התפקיד מתאים לבעלי תואר שני בתחום כמותי וניסיון של 3 עד 5 שנים בפיתוח ופריסה של מודלים חיזויים ומערכות החלטה בסביבת ייצור. הוא פחות יתאים למי שאין לו ניסיון מעשי בעבודה עם ממשקי מודלי שפה גדולים (LLM) או בבניית תהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיוןWho We Are
At Fido, we are building the future of finance in Africa, powered by advanced technology, data driven decision making and bold thinking.
Through AI, Cutting-edge data science and automation, we’re redefining how people access and experience financial services. Our goal is to make finance simple, smart and accessible, giving everyone the confidence to take charge of their financial story.
Joining Fido is an opportunity to drive real impact, solve meaningful problems and contribute to building a future where millions have the tools to create, grow and thrive.
What you will do:
• Own the Model Lifecycle: Lead end-to-end credit risk model development from initial problem definition to production deployment and monitoring.
• Orchestrate Agentic Systems: Build autonomous agent networks using Claude Code and MCPs to automate feature engineering and model building.
• Develop Hybrid Pipelines: Combine tabular GBDTs (CatBoost, LightGBM) with LLMs to extract risk signals from unstructured data like graphs and time series data.
• Enforce Evaluation Discipline: Create robust evaluation suites to continuously track model calibration, distribution shifts, and demographic fairness.
• Collaborate Cross-Functionally: Partner with Risk, Product, and Engineering to turn model insights into scalable credit limits and pricing strategies.
Who you are:
• Experience: 3 - 5 years shipping high-impact production grade predictive models and decision systems.
• Education: MSc in a quantitative field (Computer Science \ Engineering \ Mathematics \ Statistics or similar) with focus on applied statistics, AI, machine learning, or related fields.
• Applied AI Capabilities: Experience deploying tool-using AI workflows and LLM APIs with schema-constrained, structured outputs.
• Engineering Orientation: Strong builder mindset focused on leveraging AI agents to deliver clean, production-ready pipelines with built-in testing and governance boundaries.
• AI Governance & Judgment: Strong analytical judgment to audit AI-generated pipelines, manage model risk, and enforce "human-in-the-loop" safety boundaries.
What We Offer:
• Exciting opportunity to be part of a fast-growing fintech company.
• Competitive compensation and comprehensive benefits package.
• Exposure to innovative tools and cutting-edge technology.
• Collaborative and creative work environment.
• Opportunities for career growth and professional development.
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- 3 - 5 years shipping high-impact production grade predictive models and decision systems, MSc in a quantitative field (Computer Science / Engineering / Mathematics / Statistics or similar) with focus on applied statistics, AI, machine learning, or related fields, Experience deploying tool-using AI workflows and LLM APIs with schema-constrained, structured outputs, Strong builder mindset focused on leveraging AI agents to deliver clean, production-ready pipelines with built-in testing and governance boundaries, Strong analytical judgment to audit AI-generated pipelines, manage model risk, and enforce human-in-the-loop safety boundaries