Скоринг

<strong>Название:</strong>Разработка универсальной системы скоринга для различных направлений<br><br><strong>Описание задания:</strong>Требуется разработка системы скоринга, которая может быть адаптирована под разные сценарии использования:<br><br><ul><li>Кредитный скоринг.</li><li>Маркетинговый скоринг.</li><li>Оценка рисков.</li><li>HR-скоринг.</li><li>Другие возможные направления, предложенные исполнителем.</li></ul>Система должна быть гибкой, с возможностью настройки критериев и алгоритмов оценки под каждую задачу.<br><br><strong>Основные задачи:</strong><ol><li><strong>Архитектура системы:</strong><br><br><ul><li>Построение гибкой архитектуры, которая поддерживает разные модели скоринга.</li><li>Возможность подключения новых модулей/алгоритмов без переписывания основной логики.</li></ul></li><li><strong>Модели скоринга:</strong><br><br><ul><li>Разработка базовых моделей для нескольких направлений (например, кредитный скоринг и маркетинговый скоринг).</li><li>Использование алгоритмов машинного обучения (например, логистическая регрессия, градиентный бустинг).</li><li>Возможность подключения кастомных алгоритмов.</li></ul></li><li><strong>Интерфейс:</strong><br><br><ul><li>Веб-интерфейс или API для ввода данных, настройки моделей и получения результатов.</li><li>Возможность визуализации результатов скоринга (графики, таблицы, отчеты).</li></ul></li><li><strong>Работа с данными:</strong><br><br><ul><li>Загрузка данных из различных источников (CSV, базы данных, API).</li><li>Очистка, обработка и нормализация данных перед расчётом скоринга.</li><li>Интеграция с внешними сервисами для получения данных (например, кредитные бюро или CRM-системы).</li></ul></li><li><strong>Настраиваемость:</strong><br><br><ul><li>Возможность выбора или создания собственных параметров для оценки.</li><li>Конструктор правил для разных направлений (например, добавление нового критерия или пересчёт весов).</li></ul></li><li><strong>Безопасность и конфиденциальность:</strong><br><br><ul><li>Обеспечение защиты данных пользователей (соответствие GDPR или аналогичным стандартам).</li><li>Разграничение прав доступа для работы с системой.</li></ul></li></ol><strong>Требования к исполнителю:</strong><ul><li>Опыт разработки систем скоринга или работы с большими данными.</li><li>Знание алгоритмов машинного обучения (логистическая регрессия, деревья решений, нейронные сети).</li><li>Опыт работы с базами данных (SQL, NoSQL).</li><li>Навыки разработки API или веб-интерфейсов.</li><li>Знание технологий обработки данных (Pandas, NumPy, Apache Spark, и т.д.).</li></ul><strong>Результат работы:</strong><ol><li>Готовая система скоринга, поддерживающая минимум два направления (например, кредитный и маркетинговый скоринг).</li><li>Техническая документация по работе с системой, настройке моделей и интеграции.</li><li>Визуализация и отчёты по результатам расчёта.</li></ol><strong>Сроки и бюджет:</strong><ul><li>Сроки: обсуждаются индивидуально в зависимости от сложности.</li><li>Бюджет: предложите вашу цену.</li></ul><strong>Дополнительно:</strong><ul><li>Готовы рассмотреть предложения исполнителя по улучшению или добавлению новых функций.</li><li>Предпочтение исполнителям, которые могут предоставить примеры выполненных проектов в данной области.</li></ul>