Chief Data Science (Цифровой кредитный мониторинг)

Дивизион «Цифровой кредитный мониторинг» ПАО Сбербанк занимается анализом и сопровождением заемщиков – юридических лиц на протяжении жизненного цикла кредита. Основная задача продукта, на которой открыта вакансия — координация команд моделирования и продуктов дивизиона для выполнения целей AI трансформации Сбера. В рамках бизнес-процессов дивизиона собраны задачи из большого количества областей Data Science, например: Классический Machine Learning (задачи прогнозирования выхода на просрочку, недостатка ликвидности и т.п.) NLP (мониторинг СМИ, решение задач NER) CV (распознавание фасадов для мониторинга залогов и обработка спутниковых снимков) и OCR (распознавание клиентских документов) Графовая аналитика (доп. фичи для улучшения существующих моделей) Обязанности: Моделирование: Запрос требований у заказчика, участие в процессе создания ТЗ; Анализ и утверждение предложенных Data Scientist методов моделирования для решения бизнес-задачи; Разработка и/или утверждение предложенной Data Scientist архитектуры модели; Понимание бизнеса: Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/ методами; Подготовка и участие в проведении демонстрации полученных результатов моделирования бизнес-заказчикам; Определение потребности и готовности данных: Подтверждение выполнения требований к данным для перехода на этап "моделирование"; Определение требований к перечню, объему и качеству данных, необходимых для решения бизнес-задачи; Участие в проектах по автоматизации процессов и процедур: Курирование проектной деятельности, направленной на оптимизацию процессов управления и оценки; Консультирование на этапе реализации/ автоматизации моделей на этапе внедрения/ тиражирования при необходимости; Управление процессом разработки модели для получения результатов в оговоренные с заказчиками сроки; Руководство командой по оптимизации процессов, постановка задач при необходимости; Развитие и наставничество DS трайба; Требования: Знание структур данных; Языки программирования (Python) и языков запросов (SQL); Знание стека работы с данными (numpy, pandas, scipy, …); Теория вероятностей, математическая статистик, теория графов, оптимизационные методы, случайные процессы; Знание стека Machine Learning (NLP, XGBoost и аналоги, TimeSeries, CV) и Deep learning (Keras/TensorFlow/PyTorch), Big Data (Apache Hadoop, Spark ML, PySpark, GraphX); Знание банковских процессов (преимущество – знание кредитных рисков); Навыки бизнес и системного анализа; Условия: Развитая IT архитектура. Мощный GPU кластер, возможность расчётов на суперкомпьютере top-30 в мире; Комфортный офис, большой выбор вариантов по питанию, бесплатный фитнес в офисе; Скидки на продукты банка и экосистемы; Постоянное развитие: обучающие курсы от лучших университетов и компаний (МФТИ, ВШЭ, NVIDIA и другие), участие в конференциях; Развитое DS community.