Data scientist/ Quantitative researcher (стресс тестирования кредитного портфеля)

  • Сбербанк России
  • Россия, Москва

Команда Рисков CIB Сбербанка ищет Data scientists для разработки симуляционных моделей в рамках задачи по построению интегрированной системы стресс тестирования кредитного портфеля как в сегментах корпоративного, так и розничного кредитования

Параметры

ИТ - анализ данных, Управление Рисками Банки, Финансовые услуги Специалист / Аналитик Постоянная, Полная Нет 18.09.2019 - 31.10.2019 835

Описание вакансии

 Обязанности:

  • Разработка симуляционных моделей в рамках задачи по построению интегрированной системы стресс тестирования кредитного портфеля как в сегментах корпоративного, так и розничного кредитования.
  • Сценарный расчет вероятностей миграции кредитных рейтингов заемщиков, досрочного погашения, PD, LGD, EAD для использования в рамках задач портфельного анализа, скоринга, оценки кредитных риск-метрик как на уровне индивидуальных заемщиков, так и на уровне портфеля.
  • Развитие компетенций в области моделирования численной оценки риска в рамках кооперация с внутренними и внешними клиентами со стороны бизнеса, риск-менеджмента и органов регуляторного надзора.
  • Сбор, подготовка и верификация данных;
  • Применение математических алгоритмов для обработки данных;
  • Построение моделей, используя методы машинного обучения и иные математические алгоритмы на основе полученных данных;
  • Участие в разработке требований к ИТ реализации

 

Опыт, знания, навыки и личные качества:

  • Знание численных методов решения задач, наличие аналитических и технических навыков, включая следующие:
    • Линейные и нелинейные регрессии;
    • Метод максимального правдоподобия;
    • Оценка и прогнозирование временных рядов;
    • Анализ панельных данных;
    • Методы оптимизации;
    • Монте-Карло симуляции;
    • Data mining;
  • Опыт разработки моделей оценки рисков банковских продуктов (кредитный риск, рыночный риск, ALM риск);
  • Опыт разработки структурных моделей оценки вероятности дефолта
  • Опыт разработки моделей распределения макрофакторов на основе многомерных распределений
  • Способность выстраивать отношения с участниками команды и в рамках кросс-функционального взаимодействия с сотрудниками из смежных подразделений;
  • Самостоятельность в решении задач;
  • Способность эффективно взаимодействовать с контрагентами различного уровня подчинения. 

 

Требования к кандидату:

  • Высшее физико-математическое, либо мат. статистическое образование.
  • Фундаментальные знания в области теории вероятностей, математической статистики;
  • Хорошие знания в области финансовой математики и стохастического анализа;
  • Владение одним из языков анализа данных (Python, Octave, Matlab, R);
  • Хорошие навыки работы с данными (T/PL-SQL).
  • Знание английского языка не ниже intermediate.

 

Мы предлагаем:

  • Стабильную работу в высокопрофессиональной среде;
  • Карьерный путь в международной организации;
  • ДМС, фитнес-центр;
  • Корпоративное обучение, курсы и тренинги;
  • Современный офис (5 минут пешком от метро и МЦК), признанный лучшим среди новых офисов российских компаний в 2017 году.

Требования к кандидату

Профессиональный опыт*

2 года (Обязательно)


Образование

Бакалавр / Специалист (Обязательно)