Data Scientist (Управление моделирования и исследования данных)

Описание

Требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML для анализа биржевых стаканов облигаций и на основании этого предлагает оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам.

Обязанности

* сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE * определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком * сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных) * управление ресурсом Middle DS * построение моделей по табличным данным * поиск аномалий во временных рядах * построение моделей предсказания временных рядов * классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций * генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных * создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров * адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке * тестирование различных гипотез.

Требования

* опыт работы Data Scientist от 2 лет * образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны) * глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики * навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти) * понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM) * владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam) * владения pytorch или другими DL фреймворками * практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT) * опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers). **Будет плюсом:** * понимание работы рынков ценных бумаг или готовность развиваться в этой области: * знание фин. метрик: YTM, duration и т.д. * опыт работы с кривыми доходностей и понимание оценки риска ценных бумаг * понимание концепции парной торговли * практические навыки fine-tuning и инференса LLM * опыт разработки и оптимизация RAG-пайплайнов.

Условия

* комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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 и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.