Data Scientist (Центр модельных рисков сервисных блоков и экосистемы)

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 Middle/Senior 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 экосистеме 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.