В Управлении валидации ПАО «Сбербанк» расширяется команда Data Science.

Мы отвечаем за модельный риск, который генерируется моделями Сбербанка.

Что мы делаем:

• Проводим оценку качества (валидацию) моделей розничного бизнеса ПАО «Сбербанк» с использованием методов математической статистики и машинного обучения.
• Осуществляем оценку модельного риска в деньгах
• Контролируем уровень модельного риска в разрезе групп моделей
• Осуществляем консультирование владельцев моделей по доработке моделей/улучшению их качества
• Разрабатываем и предлагаем владельцам альтернативные модели в случае низкого качества имеющихся алгоритмов
• Разрабатываем автоматизированные инструменты валидации моделей
• Разрабатываем отчетность по модельному риску
• Выстраиваем процесс взаимодействия между участниками жизненного цикла моделей (Model Risk Governance)
• Разрабатываем методологию валидации моделей

Наш скоуп работ:

• Валидация моделей
• Финансовая оценка влияния качества моделей на финансовые показатели
• Количественная оценка модельного риска (финансовая оценка потенциала снижения качества модели);
• Оценка модельного риска на уровне групп моделей/блока/Банка
• Контроль за уровнем модельного риска (принятие мер по снижению модельного риска)
• Разработка методологии управления модельным риском и валидацией
• Взаимодействие с участниками жизненного цикла моделей в части разработки/валидации/оценки модельного риска

Мы ищем специалиста в команду с хорошим знанием теоретической базы и опытом решения практических задач (желательное, но не обязательное условие).

Функциональные обязанности:

- Анализ, тестирование и разработка алгоритмов верификации моделей розничного бизнеса ПАО «Сбербанк» с использованием методов эконометрики, мат. статистики и машинного обучения;

- Разработка автоматизированного фреймворка валидации в R, Python (создание инструментов для тестирования и разработки моделей);

- Разработка альтернативных моделей и алгоритмов на основе передовых методов машинного обучения;

- Участие в связанных с разработкой моделей проектах по внедрению новых технологий и автоматизации процессов.

Плюсы:

- Опыт разработки скоринговых моделей и других моделей оценки рисков, опыт работы в портфельных розничных рисках

- Опыт практического применения моделей машинного обучения

- Знание нейросетевых структур и их практическое применение

- Знание математической статистики и эконометрики

- Хорошее понимание финансов и кредитного бизнеса

- Высокая инициативность

Основные требования:

- Высшее образование (математика/физика/экономика), рассматриваем также студентов последних курсов;

- Опыт решения задач machine learning;

- Уверенные навыки работы со статистическими пакетами (хотя бы один из следующих языков программирования):

• Python (jupyter, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, tensorflow, xgboost);
• R.

- Опыт программирования и работы с базами данных (Oracle, SQL), навыки работы с массивами данных;

- Хороший уровень владения английским языком.

Мы предлагаем:

- Огромный спектр разнообразных и интересных задач в области моделирования рисков и бизнес-процессов самого инновационного банка России; Скучных задач у нас нет.

- Идеальные условия для профессионального и личностного роста в молодом и динамично развивающемся коллективе;

- Уникальная возможность внести активный вклад в формирование крупнейшей в России data-driven организации;

- Непрерывное образование в области предиктивной аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения (training on the job, участие в конференциях и семинарах и т.д.);

- Конкурентная заработная плата и социальный пакет;