About the Role Neo Stats is hiring experienced Data Scientists to work on advanced analytics and machine learning engagements for leading retail banking clients in the UAE. We are looking for candidates with strong experience in either Marketing Analytics or Credit Analytics within Retail Banking. Experience across both areas will be an added advantage. This is a hands-on Data Science role focused on building, optimizing, validating and implementing machine learning models that directly support customer growth, credit decisioning, risk management and portfolio performance. Retail Banking experience is mandatory.
Key Responsibilities Build, validate, optimize and monitor machine learning models for retail banking use cases. Develop Marketing Analytics solutions including customer segmentation, propensity modelling, churn prediction, campaign targeting, cross-sell, upsell, next-best-action and customer lifetime value. Develop Credit Analytics solutions including application scoring, behavioral scoring, risk segmentation, early warning indicators, collections prioritization and portfolio risk analysis. Perform data exploration, feature engineering, model selection, hyperparameter tuning and model validation. Work with customer, transaction, product, campaign, bureau and credit performance data. Translate banking business requirements into practical Data Science and Machine Learning solutions. Collaborate with business, risk, marketing, technology and data engineering teams. Present model findings and recommendations to client stakeholders. Support model governance, documentation, validation and ongoing performance monitoring.
Required Skills & Experience5+ years of hands-on Data Science experience. Mandatory experience in Retail Banking Analytics. Strong experience in Marketing Analytics, Credit Analytics, or both. Proven hands-on experience building and optimizing Machine Learning models. Strong programming skills in Python and SQL. Experience working with large and complex banking datasets. Strong understanding of statistical modelling, feature engineering and model evaluation. Strong analytical and problem-solving skills. Good client-facing and stakeholder-management capabilities. Willingness to work from the client location in the UAE.
Preferred Skills Experience with Databricks, Dataiku, Azure or similar platforms. Exposure to MLOps, model deployment and model monitoring. Experience in campaign optimization, customer value management, collections analytics or portfolio risk management. Bachelor's or master's degree in data science, Statistics, Mathematics, Computer Science, Engineering, Economics or a related quantitative discipline.
Candidate Eligibility Candidates currently based in UAE or India may apply. Candidates based in India should be willing to relocate to the UAE and work from the client location. Only candidates who can join immediately or within 30 days should apply.
عن الدور الوظيفي: توظف شركة Neo Stats علماء بيانات ذوي خبرة للعمل على مشاريع تحليلية متقدمة وتعلم الآلة لصالح عملاء رائدين في مجال الخدمات المصرفية للأفراد في دولة الإمارات العربية المتحدة. نحن نبحث عن مرشحين لديهم خبرة قوية في تحليلات التسويق أو تحليلات الائتمان ضمن قطاع الخدمات المصرفية للأفراد. وتعتبر الخبرة في كلا المجالين ميزة إضافية. هذا دور عملي في علم البيانات يركز على بناء وتحسين والتحقق من وتنفيذ نماذج تعلم الآلة التي تدعم بشكل مباشر نمو العملاء، واتخاذ القرارات الائتمانية، وإدارة المخاطر، وأداء المحافظ المالية. الخبرة في الخدمات المصرفية للأفراد إلزامية.
المسؤوليات الرئيسية: بناء والتحقق من وتحسين ومراقبة نماذج تعلم الآلة لحالات استخدام الخدمات المصرفية للأفراد. تطوير حلول تحليلات التسويق بما في ذلك تقسيم العملاء، ونمذجة الميل، والتنبؤ بتسرب العملاء، واستهداف الحملات، والبيع المتقاطع، والبيع التصاعدي، والإجراء الأفضل التالي، والقيمة الحياتية للعميل. تطوير حلول تحليلات الائتمان بما في ذلك تسجيل الطلبات، والتسجيل السلوكي، وتقسيم المخاطر، ومؤشرات الإنذار المبكر، وتحديد أولويات التحصيل، وتحليل مخاطر المحفظة. إجراء استكشاف البيانات، وهندسة الميزات، واختيار النموذج، وضبط المعلمات الفائقة، والتحقق من صحة النموذج. العمل مع بيانات العملاء، والمعاملات، والمنتجات، والحملات، ومكاتب الائتمان، وبيانات أداء الائتمان. ترجمة متطلبات الأعمال المصرفية إلى حلول عملية في علم البيانات وتعلم الآلة. التعاون مع فرق الأعمال، والمخاطر، والتسويق، والتكنولوجيا، وهندسة البيانات. تقديم نتائج وتوصيات النموذج لأصحاب المصلحة من العملاء. دعم حوكمة النموذج، والتوثيق، والتحقق، والمراقبة المستمرة للأداء.
المهارات والخبرات المطلوبة: خبرة عملية لا تقل عن 5 سنوات في علم البيانات. خبرة إلزامية في تحليلات الخدمات المصرفية للأفراد. خبرة قوية في تحليلات التسويق أو تحليلات الائتمان أو كليهما. خبرة عملية مثبتة في بناء وتحسين نماذج تعلم الآلة. مهارات برمجة قوية في Python وSQL. خبرة في العمل مع مجموعات بيانات مصرفية كبيرة ومعقدة. فهم قوي للنمذجة الإحصائية، وهندسة الميزات، وتقييم النماذج. مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية. قدرات جيدة في التعامل مع العملاء وإدارة أصحاب المصلحة. الاستعداد للعمل من مقر العميل في دولة الإمارات العربية المتحدة.
المهارات المفضلة: خبرة في منصات Databricks، أو Dataiku، أو Azure أو ما يعادلها. الإلمام بعمليات تعلم الآلة (MLOps)، ونشر النماذج، ومراقبة النماذج. خبرة في تحسين الحملات، وإدارة قيمة العميل، وتحليلات التحصيل، أو إدارة مخاطر المحفظة. درجة البكالوريوس أو الماجستير في علم البيانات، أو الإحصاء، أو الرياضيات، أو علوم الكمبيوتر، أو الهندسة، أو الاقتصاد، أو تخصص كمي ذي صلة.
أهلية المرشح: يمكن للمرشحين المقيمين حالياً في الإمارات العربية المتحدة أو الهند التقديم. يجب أن يكون المرشحون المقيمون في الهند على استعداد للانتقال إلى الإمارات العربية المتحدة والعمل من مقر العميل. يجب على المرشحين القادرين على الانضمام فوراً أو في غضون 30 يوماً فقط التقديم.