Наша команда занимается оценкой и управлением модельным риском. Мы валидируем абсолютно все модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат, разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов, 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 команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы возможность работы с новыми технологиями прозрачная система бонусов и премий более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека для сотрудников выгоднее до 4% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Похожие вакансии