Название вакансии: Data Scientist (Центр валидации моделей сервисных блоков и экосистемы)
Город: Москва

Зарплата: от 120 000 до 200 000
Формат работы: офис или гибрид

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.

Задачи:

• 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).

Условия:

• Современный Agile-офис с системой умный дом и зонами отдыха
• Официальное оформление с первого дня
• Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
• Корпоративное обучение за счет компании
• Расширенный ДМС с первого дня для сотрудников и льготное страхование для близких
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Крупнейшее DS&AI community – более 600 DS-специалистов банка
• Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

О команде/продукте/проекте

Наша команда занимается оценкой и управлением модельных рисков. Модельный риск возникает вследствие 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;
• Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (и сейчас это особенно актуально);
• Строим систему отчетности для управления модельным риском;
• Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.