Управление валидации Сбера – это 'большая четверка' в области Data Science. Сотрудники управления 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 митигации модельного риска по всем бизнес-направлениям.Основные задачи: - Валидация математических моделей, используемых в корпоративном и инвестиционном бизнесе Банка. Валидация включает:Независимую проверку модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей (challenger).Оценку чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы моделиОценку импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидацииПериметр моделей включает в себя два больших стрима: модели бизнеса и риск-модели.К первому стриму относятся модели предодобренных предложений, управление Cltv, прогнозирование развития бизнеса клиентов, модели анализа новостных источников, рекомендательные системы (next best action), модели прогноза cash flow, оценки стоимости залогов.К стриму риск-моделей относятся модели кредитного риска (Pd, Lgd, Ead), Пвр, Мсфо, а также бизнес модели, текстовой аналитики, в том числе blackbox алгоритмы, модели оптимальной суммы/срока кредита (Rbl/Rbp/Rbt).- Анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе- Оптимизация моделей с точки зрения достижения бизнес-результата от применения модели;- Интерпретация результатов валидации и разработка плана необходимых мероприятий по устранению недостатков модели совместно с владельцами и разработчиками моделей;- Создание инструментов для валидации и разработки моделей (Python);- Участие в проектах Управления Валидации по развитию It инфраструктуры и автоматизации процессов;Требования:- Высшее образование в области экономики/математики (предпочтение отдаётся выпускникам Вшэ, Мфти, Мгу, Рэш);- Знание математической статистики, эконометрики, машинного обучения. Приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере- Владение навыками работы как минимум с одним из следующих языков - Python, R;- Уровень владения английским языком для чтения статей по best-practice подходам в риск-менеджменте, моделировании, посещения международных конференций;- Опыт программирования и работы с базами данных (например, Oracle), навыки работы с Python; Системное мышление и экономический склад ума, понимание, желание разбираться в предметной области, в бизнес-процессах. - Желательно знание основ управления рисками в Банке, в частности регуляторных требований (Basel Ii, Iii). Условия работы:Работа с современным стеком технологийВозможность обучения за счет компанииРегулярные Ds-митапы, большое внутреннее Ds сообществоСпортзал в офисеТребуется data scientist (центр валидации моделей киб)
Data scientist, web-разработчик, web-программист, программист python, разработчик, web-developer, программист, developer python, developer, специалист по анализу данных, специалист по большим данным, специалист по обработке больших данных, специалист по работе с большими данными
Адрес
Москва