Вакансия “Data scientist (RnD в Центр валидации моделей КИБ)“

•

Кто мы:

RnD подразделение Блока Риски, Сбербанк (Управлении валидации, в Центре валидации моделей корпоративно-инвестиционного бизнеса). Управление валидации - «by-design» уникальное подразделение, которое «видит» все AI/ML модели Банка, понимает процессы/точки принятия решений моделями, кривая обучения у наших сотрудников «круче», чем в подразделениях, разрабатывающих модели. За счёт этого центрального положения мы имеем возможность влиять на модельный ландшафт всего Банка.

Что делаем:

В рамках Управления валидации мы создаем «центр компетенций» по State-of-the-art инициативам в Сбере.

Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах.

Научившись решать рутинные задачи, мы переходим к интеграции, сбору, осмыслению и применению накопления знаний для оказания консультационных услуг по вопросам увеличения PnL группы с помощью технологических и модельных изменений.

В рамках Центра создаются SOTA(state-of-the-art) - инструменты для оценки потенциального риска, который могут сгенерировать новейшие типы моделей, такие как нейросети, GigaChat, RL, NBO, RecSys и мультимодальные проекты.

В своей работе придерживаемся Agile подходов, руководствуясь принципами рациональности и эффективности.

Кого ищем:

Позиция в нашем Центре включают в себя широкий спектр как технических, так и исследовательских задач.

Вам предстоит вести проекты от начала до результата, коммуницировать с Бизнес владельцами и разработчиками моделей, сотрудниками других RnD центров (Sber AI Лаборатория) и университетов.

Вместе с квалифицированной и опытной командой у вас будет возможность решать задачи с понятным эффектом для бюджета Банка и непрерывно развивать экспертизу в машинном обучении и построении моделей.

Требования:

Релевантный опыт работы 3года+.

Высшее образование в области экономики/математики/техническое.

Знание элементов статистики (моменты, распределения и т.п.).

Глубокое понимание работы и построения алгоритмов машинного обучения (GBM, MLP, CNN, RNN, Transformer и т.д.).

Хорошее владение Python

Умение соблюдать разумный баланс сложности решения и практической применимости

Приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере.

(Soft skills) Навыки командной работы и совместной работы над проектами

Инициативность

Пример потенциальных проектов:

Оценка эффектов от внедрения новых алгоритмов и моделей, оценка рисков, возникающих при их использовании.

Разработка эталонных решений State-Of-The-Art алгоритмов

Участие в создании системы обмены знаниями и лучшими практиками DS в Сбере

Что мы предлагаем?

Работа у нас - возможность сделать реальные улучшения в бизнесе и быстрого профессионального роста

Современная IT архитектура. Мощный GPU кластер.

Профессиональная и молодая команда, мотивированная на совместный результат.

Развитое DS community, обмен лучшими практиками одного из самых передовых Банков.

Работа из комфортного офиса (м. Кутузовская)

ДМС, Скидки на продукты банка и экосистемы

Конкурентная заработная плата

Постоянное карьерное и профессиональное развитие: обучающие курсы, участие в конференциях, корпоративный университет