Главный специалист

  • Сбер
  • Russia, Moscow

Data scientist (Центр валидации моделей розничного бизнеса)

Vacancy description

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.

Мы:

  • Валидируем абсолютно все модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат. Валидация = всесторонняя проверка модели, включая попытки построить лучший альтернативный алгоритм, заменить модель более простой, почелленджить подход. Модели стекаются к нам со всех уголков необъятного Сбера.
  • Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбераособенно актуально)
  • Строим систему отчетности для управления модельным риском
  • Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей

Что будешь делать ты?

  • Разбираться в структуре моделей из абсолютно различных сфер (начиная от кредитного скоринга и заканчивая распознаванием речи), тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика и разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle)
  • 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
  • Исследовать и предлагать новые методы количественной оценки модельного риска (сколько потерь принесет неоптимальная модель в эксплуатации через месяц/год?)

Что мы ожидаем от кандидатов:

  • 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
  • Большой плюс: опыт работы с распределенными системами
  • Большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе
  • Большой плюс: опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке

Чем мы отличаемся от других?

  • Наша основная функция – валидация, но это включает в том числе и разработку альтернативных алгоритмов, ты научишься не только разрабатывать модели, но и тестировать их и смотреть на них с позиции владельца бизнес-процесса
  • У нас можно познакомиться со всем многообразием моделей в экосистеме Сбера. В моделировании, как правило, идут разрабатывать в конкретную предметную область.
  • У нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по количественной оценке модельного риска

Почему у нас интересно:

  • Очень сильная команда (МГУ, МФТИ, ВШЭ, РЭШ)
  • Очень интересные задачи (на подумать, с *) на стыке ML, математики и бизнеса, fit-predict тут не пройдет, придется много узнавать, выяснять и думать
  • Внушительный и разнообразный ландшафт моделей, много работы "под капотом"
  • Возможность познакомиться с применением моделей в самых разнообразных бизнес-процессах, расширить «модельный кругозор»

Условия работы:

  • Работа с современным стеком технологий
  • Возможность обучения за счет компании
  • Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS сообщество
  • Спортзал в офисе

Candidate selection criteria

Professional Experience*

1 year (Optional)