С 2019 года обучаем моделированию рисков

Строим скоринговые модели, которые работают в продакшене

Платформа bemijuj объединяет специалистов из финтеха, банков и страхования. Создаём образовательную среду для тех, кто разрабатывает системы кредитного скоринга и модели поведенческой оценки.

Фокусируемся на прикладном machine learning

Запустили первый курс в 2019 году для аналитиков, работающих с кредитными данными. Цель была простой — дать инструменты для построения моделей, которые можно внедрить в реальные процессы.

Программа выросла из запросов индустрии. Банки переходили на автоматизированные решения, но специалистов с опытом не хватало.

Создавали контент вместе с практиками из Казахстана, России и европейских компаний. Каждая тема проверялась на реальных задачах — от предобработки данных до тестирования моделей на production-окружении.

Формат семинаров позволяет разбирать сложные кейсы без спешки. Участники работают с настоящими датасетами, обсуждают ошибки валидации и ограничения алгоритмов.

Сегодня bemijuj используют как базу для обучения команд в финансовых организациях. Программы адаптируем под специфику бизнеса — розничное кредитование, факторинг или андеррайтинг.

Принципы образовательного процесса

Глубина анализа

Разбираем каждый этап построения модели — от выбора метрик до интерпретации результатов в бизнес-контексте.

Реальные данные

Работаем с датасетами из финансовых продуктов. Учим обрабатывать пропуски, выбросы и дисбаланс классов.

Обмен опытом

Создаём пространство для дискуссий между участниками. Обсуждаем подходы к feature engineering и стратегии мониторинга моделей.

Кто ведёт программы

Преподаватели bemijuj строили модели для кредитных организаций с активами от микрофинансирования до международных банковских групп.

Ербол Досымов

Руководитель направления скоринга

Разрабатывал модели для потребительского кредитования в Казахстане и России. Специализируется на градиентном бустинге и калибровке вероятностей.

Айжан Токтарова

Эксперт по валидации моделей

Проводила аудит скоринговых систем в международных финансовых структурах. Фокус на стресс-тестировании и мониторинге деградации моделей.

Что получают участники программ

Навыки, которые можно применить в первый рабочий день после завершения курса

Учим строить пайплайны от сырых данных до production-ready модели. Разбираем типичные ошибки валидации, проблемы data leakage и способы борьбы с overfitting.

Программы включают работу с Python-библиотеками для machine learning, техники интерпретации моделей и методы оценки качества предсказаний на новых данных.

Участники получают доступ к материалам семинаров и могут обсуждать сложные вопросы с преподавателями после завершения программы.

События на тему моделирования рисков