Наша команда занимается оценкой и управлением модельным риском. Модельный риск возникает впоследствии от решений, основанных на неверных или неправильно интерпретируемых моделях и приводит к финансовым потерям, ошибочным решениям, потере репутации. У нас расширяется команда, и мы ищем сильных кандидатов на ряд позиций Data Scientist.

Мы:

валидируем абсолютно все модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат. Валидация = всесторонняя проверка модели, включая попытки построить лучший альтернативный алгоритм, заменить модель более простой, почелленджить подход. Модели стекаются к нам со всех уголков необъятного Сбера
разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбера особенно актуально)
строим систему отчетности для управления модельным риском
строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.

Обязанности

разбираться в структуре моделей из абсолютно различных сфер (начиная от кредитного скоринга и заканчивая распознаванием речи), тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика и разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle)
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
исследовать и предлагать новые методы количественной оценки модельного риска (сколько потерь принесет неоптимальная модель в эксплуатации через месяц/год).

Требования

знание машинного обучения и статистического анализа (интересен любой опыт)
знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных
знание Python и/или R и основных библиотек анализа данных
знание SQL, навыки работы с базами данных
большой плюс: опыт работы с распределенными системами.

Условия

наша основная функция – валидация, но это включает в том числе и разработку альтернативных алгоритмов, ты научишься не только разрабатывать модели, но и тестировать их и смотреть на них с позиции владельца бизнес-процесса
у нас можно познакомиться со всем многообразием моделей в команде Сбера. В моделировании, как правило, идут разрабатывать в конкретную предметную область
у нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по количественной оценке модельного риска
ипотека выгоднее для каждого сотрудника
бесплатная подписка СберПрайм+
скидки на продукты компаний-партнеров
ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
корпоративная пенсионная программа
обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.