Sfera-rabota.ru

Вакансия “Data Scientist (Центр валидации моделей сервисных блоков и экосистемы)“

Организация

СБЕР

у этого работодателя ещё 804 активные вакансии
СБЕР

Id: 1399258
Активная Вакансия
Обновлена: 19.06.2023
Тщательный отбор
Должность
Data Scientist (Центр валидации моделей сервисных блоков и экосистемы)
Заработная плата
по договоренности
Описание вакансии:
Рабочее место:
Стационарное рабочее место
Адрес места работы:
Москва, Кутузовский проспект 32к1
Тип занятости:
Постоянная работа
График работы:
полный день
Опыт работы: от 1 года
Дополнительно:

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 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 Сбера особенно актуально);

Строим систему отчетности для управления модельным риском;

Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.

Обязанности

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).

Требования

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.

Условия

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;

Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;

Бесплатная подписка СберПрайм+;

Скидки на продукты компаний-партнеров;

ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

Корпоративная пенсионная программа;

Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.

Loading...