Data scientist (Валидация моделей оценки кредитных рисков розничного бизнеса)

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
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

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.