Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска в розничном кредитовании.Мы анализируем и улучшаем модели машинного обучения, а так же оптимизируем их применение в бизнес-процессах Сбера. Открытая вакансия находится на стыке валидации архитектур LLM, адаптированных под банковские данные, и Classic ML (бустингов). Наш новый коллега значительно расширит кругозор в части того, какие ML-модели работают в ПРОМ процессах и как влияют на бизнес Банка. Обязанности разбор результатов работы различных моделей DS, анализ влияния моделей на кредитный портфель Банка, поиск возможных ошибок и проблем в моделях тестирование корректности модели, разработка альтернативных алгоритмов автоматизиция алгоритмов валидации для внедрения в процессы автовалидации. Требования профильное it/ техническое образование знание современных архитектур нейронных сетей (LLM), уверенное владение библиотекой torch уверенное знание машинного обучения и статистического анализа, понимание как работают алгоритмы и метрики «под капотом» знание математической статистики, алгоритмов, структур данных знание Python и основных библиотек анализа данных знание SQL/PySpark, навыки работы с базами данных. Будет плюсом: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке. Условия комфортный современный офис рядом с м. Волгоградский проспект формат работы - офис 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.
Похожие вакансии