Банк «Санкт-Петербург» - крупнейший коммерческий банк Северо-Западного региона, занимающий 2 место среди крупных банков России в рейтинге hh.ru, приглашает в команду управления активами и пассивами Data Scientist.
Чем предстоит заниматься:
разработка поведенческих моделей для продуктовой линейки банка: досрочное погашение кредитов и вкладов, чувствительность средств до востребования к уровню ставок;
разработка прогностических моделей эластичности спроса на банковские продукты по цене и другим факторам;
анализ имеющихся портфелей банка: задачи сегментации и кластеризации клиентов;
прикладной анализ данных и разработка моделей по другим направлениям для повышения эффективности принятия управленческих решений;
опыт разработки моделей в области финансов на Python;
знание основного инструментария ML на Python: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, а также знание алгоритмов ML: линейные модели, ансамблевые методы, анализ и прогнозирование временных рядов;
знание и практический опыт построения моделей на основе нейросетей с помощью фреймворков PyTorch/Tensorflow/Keras;
хорошие знания и опыт практического применения теории вероятностей и математической статистики;
опыт работы с базами данных, владение SQL;
хорошее знание английского языка.
Будет плюсом:
опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (Hive, Spark, Spark SQL, Pyspark);
способность проводить full-stack разработку от сбора требований к задаче до реализации, документации и последующего мониторинга моделей;
опыт работы в казначействах банков или подразделениях по управлению рисками банковской книги.
Мы предлагаем:
достойный уровень заработной платы;
работу в сильной команде профессионалов, с которой вы будете решать амбициозные задачи на уровне Головного банка;
ДМС со стоматологией;
компенсация абонемента в спортзал, бонусы и скидки от компаний-партнеров, льготные условия по продуктам Банка;
возможности обучения (внешние конференции, профильные курсы, а также доступ к программам Корпоративного университета Банка);
комфортный офис класса А+, в 10 минутах ходьбы от станции м. Новочеркасская;
гибридный формат работы;
финансовая поддержка при релокации в г. Санкт-Петербург.