Главный специалист валидации моделей

Наша цель — минимизировать рутинные операции и создавать инструменты, которые позволяют сосредоточиться на действительно интересных аналитических задачах.

Сейчас мы ищем в свою команду аналитика, которому нравится работать с данными, разбираться в математических моделях и искать ответы на нестандартные вопросы.

• Валидировать математические модели — оценивать их качество, точность, устойчивость, корректность предпосылок и ограничения применения
• Работать с разнообразными моделями: PD, LGD, корпоративные рейтинговые и розничные скоринговые модели, антифрод, оценка доходов клиентов, прогнозирование использования кредитных продуктов и другие
• Проводить количественные исследования: анализировать данные, проверять гипотезы, оценивать дискриминационную способность, калибровку и стабильность моделей, выявлять потенциальные проблемы
• Разрабатывать и совершенствовать инструменты на Python и SQL, автоматизировать процедуры валидации, расчёты и подготовку аналитических результатов
• Разбираться в алгоритмах машинного обучения, анализировать их работу, интерпретировать результаты и оценивать надёжность прогнозов
• Участвовать в крупных проектах банка, включая переход на продвинутый подход к оценке кредитных рисков (ПВР)
• Формировать аналитические выводы, участвовать в подготовке экспертных заключений и рекомендаций по улучшению моделей

• Высшее математическое, техническое или экономическое образование

• Опыт работы от 1 года в Data Science, количественной аналитике, моделировании или смежных направлениях (знание кредитного скоринга и моделей PD и LGD будет преимуществом)

• Хорошее знание математической статистики, теории вероятностей и основ машинного обучения
• Уверенные навыки работы с Python (pandas, NumPy, scikit-learn и другие аналитические библиотеки)
• Знание SQL и опыт работы с данными

• Современный подход к аналитике. Развиваем собственные инструменты автоматизации и постоянно совершенствуем процессы валидации
• Разнообразные модели и реальные задачи. Ты сможешь работать с разными классами математических моделей — от логистической регрессии до сложных алгоритмов машинного обучения
• Развитие сильной аналитической экспертизы. У нас важно не просто рассчитать метрики, а разобраться, почему модель работает именно так
• Python, SQL и минимум бессмысленной рутины. Мы последовательно автоматизируем повторяющиеся задачи и развиваем единую библиотеку аналитических процедур
• Работа, результаты которой имеют значение. Ты будешь понимать, для чего выполняется твоя работа и как её результаты используются на практике
• Профессиональный рост. Постепенно ты сможешь перейти от выполнения отдельных аналитических задач к самостоятельной экспертизе сложных моделей