Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска, участвует 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. Мы: Для корректного управления модельным риском формируем интерактивные дашборды и презентации для руководства для подсвечивания приоритетных зон для развития функции модельного риска. Кого ищем: Мы ищем специалиста с сильными аналитическими навыками и врожденным чувством прекрасного. Ваша главная задача — переводить сырые массивы данных на язык понятных топ-менеджменту презентаций и дашбордов. Вы станете связующим звеном между IT-отделом (данные) и бизнес-подразделениями (решения). Нам не нужен человек, который делает отчеты руками. Наша цель — автоматизация. Обязанности 1. Подготовка презентационных материалов (PowerPoint): · Создание структурированных презентаций для Комитетов, Правления и Наблюдательного совета. · Визуализация результатов управления модельных рисков, динамики портфелей моделей в формате «понятных слайдов». Аналитика и моделирование (Excel): · Расчет различных метрик эффективности управления с использованием сводных таблиц, сложных формул (VLOOKUP, INDEX/MATCH, SUMPRODUCT). · Автоматизация ежемесячных отчетов по эффективности управления. Скриптинг и автоматизация (Python): · Написание скриптов для автоматической очистки, трансформации и агрегации больших выгрузок (замена рутинной работы в Excel). · Использование библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn для предварительного анализа перед выгрузкой в презентацию. (Опционально) Работа с базами данных (SQL): · Написание запросов на SQL для выборки данных из хранилища. · Объединение данных из нескольких таблиц для комплексного анализа. Требования PowerPoint: Уровень продвинутого пользователя (умение работать с макетами, образцами, внедрение графиков из Excel с автоматической привязкой к данным) Excel: Экспертный уровень. Обязательно знание Pivot и основных функций Python: Знание Pandas. Опыт написания скриптов для пересборки отчетов «по кнопке» (опционально) SQL: Свободное владение JOIN, оконными функциями (ROW_NUMBER, LAG), CTE образование: Высшее (Экономика / Финансы / Математика / Прикладная информатика / Дизайн). Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный / удаленный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи 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