Наша команда занимается оценкой и управлением модельным риском. Модельный риск возникает впоследствии от решений, основанных на неверных или неправильно интерпретируемых моделях и приводит к финансовым потерям, ошибочным решениям, потере репутации. У нас расширяется команда, и мы ищем сильных кандидатов на ряд позиций Middle/Senior Data Scientist

Мы:

- Валидируем модели Сбербанка, 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 Сбербанка.

- Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбербанка особенно 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 различных сфер (начиная от моделей ценообразования и заканчивая NLP), тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика и разрабатывать альтернативные алгоритмы

- 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?)

С какими моделями мы работаем?

- Модели Банковской книги: модели поведенческих корректировок, модели оценки процентного риска, модели для управления ликвидностью, модели ценообразования для встроенных опционов, модели оценки стоимости продуктов, модели эластичности и т.д.

- Модели Торговой книги: широкий скоуп моделей ценообразования производных финансовых инструментов, модели для оценки кредитного риска контрагента, модели оценки рыночного риска. А также DS модели операций на Глобальных рынках - модели геомаркетинга, модели оптимального выбора спреда для конверсионных операций и т.д.

Что мы ожидаем от кандидатов:

- Знание машинного обучения и статистического анализа (интересен опыт от года и более)

- Знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных - Знание Python и/или R и основных библиотек анализа данных

- Знание SQL, навыки работы с базами данных

- Техническое образование

- Большой плюс: опыт работы в банковской сфере

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 Сбербанка. 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