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