Data Scientist (Центр валидации моделей сервисных блоков и экосистемы)

компания "сбербанк" 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 на 4% 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.