Стажер Data Science, Новосибирск

Sberseasons - оплачиваемая программа стажировок для студентов очной формы обучения. В рамках стажировки ты сможешь: работать над интересными задачами, которые влияют на жизни миллионов пользователей Сбера выбрать удобный для тебя график и работать от 20 часов в неделю погрузиться в сообщество профессионалов и перенять опыт Наставника Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и оценки модельного риска по всем бизнес-направлениям. Мы: • ИТ-валидируем абсолютно все модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат. ИТ-валидация – проверка того, что модель внедрили правильно, а также проверка качества данных. Модели стекаются к нам со всех уголков необъятного Сбера (розничный и корпоративный бизнес, финансы, экосистема) • Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбера особенно актуально) • Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.Обязанности • анализировать код и проводить идентификацию ИТ-составляющей модельного риска • проводить проверку качества данных • автоматизировать процессы ИТ-валидации (создавать ИТ-валидационные тесты на языке Python). Почему это интересно: • стажеры решают боевые задачи, поэтому ты сразу начнешь получать реальный опыт работы в DataScience • ты познакомишься со всем многообразием моделей в экосистеме Сбера • ты присоединишься к сильной команде из студентов и выпускников НГУ и НГТУ.Требования • хорошо знаешь мат. статистику и теорию вероятностей • разбираешься в Python/SAS/R и основных библиотеках анализа данных • знаешь основы Data Science • умеешь писать запросы SQL/Oracle PL.Условия • стажировка от 3 до 6 месяцев с дальнейшей возможностью приема в штат • уютный офис в центре Новосибирска на Димитрова 2 • корпоративное обучение, доступ к обучающим ресурсам,DS-митапы и большое внутреннее DS сообщество.