Data scientist (Валидация моделей оценки кредитных рисков розничного бизнеса)

Описание

Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска. Наши сотрудники участвуют 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. **Чем интересна данная позиция?** * участие в построении системы управления капиталом крупнейшего российского Банка * работа с самыми совершенными риск-моделями на российском рынке, влияющими на кредитные решения и величину капитала Банка * интересный опыт взаимодействия с множеством смежных подразделений Банка * продвинутый уровень Data Science (включая сложные неинтерпретируемые модели) * разработка автоматизированной системы мониторинга и платформенных сервисов валидации * множество задач по построению и совершенствованию бизнес-процессов (работа на стыке DS и менеджмента). **Мы:** * валидируем модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат, в том числе регуляторные модели, использующиеся для оценки капитала Банка и влияющие на общий Риск-аппетит Банка. Валидация – процесс всесторонней оценки разработанной статистической модели на предмет ее соответствия поставленным бизнес-требованиям и мировым практикам, качества используемого статистического алгоритма, а также потенциала улучшения модели. 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 различных моделей DS, тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика, разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle), оценивать применимость подхода с учетом имеющихся норм и макроэкономической конъюнктуры * 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 * участвовать в практическом управлении моделями оценки капитала, разработке методологии их валидации и осуществлении их мониторинга.

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 * опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке * коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка * большой плюс: опыт работы с регуляторными моделями Basel * большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Волгоградский проспект * 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.