Data scientist (Валидация/мониторинг моделей оценки кредитных рисков розничного бизнеса)

Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению предиктивных моделей, моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и снижения модельного риска по всем бизнес-направлениям. Открытая вакансия находится на стыке DS и дата-аналитики, успешный кандидат значительно расширит кругозор в части того, какие ML-модели работают в ПРОМ процессах и как влияют на бизнес Банка.

Мы:

Мониторим и валидируем все розничные модели Сбера по оценке кредитного риска, способные значимо повлиять на финансовый результат. Мониторинг/валидация - всесторонняя проверка модели, включая попытки по автоматическому построению лучшей альтернативной модели или замене модели более простой, челлендж подхода.

Разрабатываем и автоматизируем методы для мониторинга/валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбера особенно актуально).

Строим систему отчетности для управления модельным риском.

Что будешь делать ты?

• разбираться в результатах работы различных моделей DS, анализировать влияние моделей на кредитный портфель Банка, искать возможные ошибки и проблемы в моделях, своевременно уведомлять всех участников жизненного цикла моделей о найденных проблемах
• разбираться в структуре различных моделей DS, тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика, разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle), оценивать применимость подхода с учетом имеющихся норм и макроэкономической конъюнктуры
• исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию, применять передовые технологии и распространять наработки
• автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга.

Что мы ожидаем от кандидатов:

• знание машинного обучения и статистического анализа (интересен любой опыт)
• знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных
• знание Python и основных библиотек анализа данных
• знание SQL, навыки работы с базами данных
• опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке
• коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка
• большой плюс: опыт работы с регуляторными моделями Basel
• большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Волгоградский проспект
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• регулярные митапы и развитое DS-community
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.