Data scientist (валидация скоринговых моделей)

Описание позиции и обязанности

• участвовать в процессе управления разработкой новых и модификацией существующих моделей количественной оценки кредитного риска, включая: постановку задачи, предварительный анализ сегмента и параметров, передачу и уточнение требований, приемку результатов, согласование и подготовку материалов для утверждения использования моделей;
• участвовать в расчете значений фактических и прогнозных риск-показателей;
• участвовать в расчете (оценке) экономического эффекта от внедрения скоринговых моделей, уровней отсечения;
• контролировать корректность работы скоринговых моделей, участвовать (в рамках полномочий) в процессе мониторинга и валидации моделей;
• исследование возможностей повышения эффективности прогнозных моделей;
• участие в разработке и согласовании функциональных требований и технических заданий по доработке информационных систем Банка в части применения моделей для принятия кредитных решений и управления кредитным риском розничного портфеля.

Требования к кандидату

• высшее образование (экономическое, техническое, математическое);
• опыт разработки и/или валидации скоринговых моделей розничного (не корпоративного!) сегмента. Подходит опыт в разных направлениях (маркетинг, коллекшен), но именно опыт в оценке кредитного риска розничного сегмента (модели PD, LGD, EAD для целей принятий кредитных решений, ПВР или МСФО9) является существенным преимуществом;
• уверенное владение SQL, MS Office;
• навыки работы в одном или нескольких инструментах по анализу данных: R (RStudio), Python, SAS Guide/Miner;
• знание основ математической статистики, навык применения знаний математической статистики и теории вероятностей на практике при разработке моделей;
• умение делать экономические выводы на основании статистического анализа, интерпретировать результаты и давать рекомендации;
• опыт разработки и/или мониторинга, валидации моделей оценки кредитного риска розничного сегмента является преимуществом;
• опыт работы в коммерческом банке (предпочтительно в розничных рисках) приветствуется;
• понимание специфики процесса розничного кредитования;
• хорошее понимание интерпретируемых методов моделирования: линейные и логистические регрессии, деревья решений (преимущества, недостатки и ограничения этих методов).

Условия работы

• трудоустройство согласно Законодательству;
• конкурентная заработная плата;
• профессиональное обучение и развитие;
• добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
• корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
• спортивная жизнь и корпоративные мероприятия;
• возможность построить карьеру в ведущем банке России.