Ключевые обязанности:

• Разработка методологии валидации для моделей всех типов, разрабатываемых и применяемых в сервисных Блоках ПАО Сбербанк и компаниях Экосистемы Сбербанка (в т.ч. в дочерних банках всех стран присутствия);
• Разработка инструментов валидации для моделей всех типов, а также валидация данных моделей. Модели применяются:
  • В процессах обеспечения противодействия кибермошенничеству, управления наличным денежным обращением, маркетинговыми коммуникациями, региональной филиальной сетью Банка на территории РФ и т.д.;
  • В кредитном процессе – прогноз PD/LGD/EAD и других параметров с использованием логистической регрессии, деревьев решений, симуляционного моделирования, временных рядов и т.д.;
  • Для решения бизнес задач – распознавание изображений и речи, NLP (не интерпретируемые модели случайного леса, бустинга над деревьями, нейронные сети и т.д.).
• Разработка внутрибанковский платформы, предоставляющей функционал:
  • Ускоренной разработки моделей различных классов, в том числе бинарной классификации, распознавания/классификации изображений, речевой аналитики, text mining;
  • Автовалидации моделей.
• Участие в разработке AutoML решений;
• Разработка и внедрение подходов по оценке финансового эффекта от моделей, а также оценке модельного риска «в деньгах», в том числе исследование потенциала ухудшения и улучшения моделей;
• Коммуникация с контрагентами в сервисных Блоках ПАО Сбербанк и компаниях Экосистемы Сбербанка;

Требования к соискателю:

• Выпускник МФТИ / МГУ / РЭШ / ВШЭ / МГТУ им. Баумана или другого ТОП-университета;
• Глубокие знания математической статистики, теории вероятностей, эконометрики и методов анализа данных, а также алгоритмов машинного обучения;
• Опыт программирования на R / Python, умение работать с базами данных Oracle PL / SQL;
• Развитые презентационные навыки;
• Знание английского на уровне upper-intermediate является плюсом;
• Продвинутое знание Deep Learning (CNN, RNN, LSTM) является плюсом;
• Базовые знания в области банковского риск-менеджмента, а также регуляторных требований (стандарт Базель II) являются плюсом.

Что мы предлагаем:

• Full-time позицию с конкурентным уровнем заработной платы, квартальное и годовое премирование;
• Динамическое профессиональное развитие в области машинного обучения и опыт его практического применения в банковских процессах;
• Уникальную возможность стать частью команды, выстраивающей управление модельным риском в крупнейшем банке РФ;
• Социальный пакет (медицинская страховка, спортивный зал, образовательные программы на базе Корпоративного Университета Сбербанка, корпоративные льготы).