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.