Менеджер по мониторингу скоринговых моделей (розничный бизнес в банке)

компания "ancor" позиция открыта в банк топ-5, розничное направление. основные обязанности: участвовать в процессе управления разработкой новых и модификацией существующих моделей оценки кредитного риска, включая: постановку задачи, предварительный анализ сегмента и параметров, передачу и уточнение требований моделистам, оценку промежуточных результатов и корректировки процесса моделирования, приемку результатов, согласование использования моделей; участвовать в расчете (оценке) экономического эффекта от внедрения скоринговых моделей, уровней отсечения; контролировать корректность работы скоринговых моделей, участвовать (в рамках полномочий) в процессе мониторинга и валидации моделей; исследование возможностей повышения эффективности моделей оценки риска, включая новые методы и подходы моделирования, новые внутренние и внешние источники и т.п.; участие в разработке и согласовании функциональных требований и технических заданий по доработке информационных систем банка в части применения моделей для принятия кредитных решений и управления кредитным риском розничного портфеля. требования к опыту: высшее образование (экономическое, техническое, математическое); опыт разработки и/или валидации скоринговых моделей розничного (не корпоративного!) сегмента. подходит опыт в разных направлениях (маркетинг, коллекшен), но именно опыт в оценке кредитного риска розничного сегмента (модели pd, lgd, ead для целей принятий кредитных решений, пвр или мсфо9) является существенным преимуществом; уверенное владение sql, ms office; навыки работы в одном или нескольких инструментах по анализу данных: python, r (rstudio) ; знание основ математической статистики, навык применения знаний математической статистики и теории вероятностей на практике при разработке моделей; умение делать экономические выводы на основании статистического анализа, интерпретировать результаты и давать рекомендации; опыт работы в коммерческом банке (предпочтительно в розничных рисках) приветствуется; понимание специфики процесса розничного кредитования; хорошее понимание интерпретируемых методов моделирования: линейные и логистические регрессии, деревья решений (преимущества, недостатки и ограничения этих методов).