Junior Data Scientist (сопровождение процесса разработки и использования моделей)

компания "банк втб (пао)" наша команда контроля и управления моделями является владельцем и заказчиком всех моделей оценки розничного кредитного риска банка. мы участвуем во всех этапах создания и применения модели: постановка задачи, сопровождение разработки с командой de, приемка результатов, оценка калибровок и уровней отсечения, мониторинг корректной работы модели. непосредственной разработкой моделей занимаются наши коллеги из департамента моделирования, внедрением – владельцы системы. за все остальные этапы жизненного цикла модели отвечаем мы. сейчас мы находимся в поиске коллеги, имеющего опыт в розничном риск-менеджменте, в разработке или мониторинге скоринговых моделей. обязанности: участвовать в процессе управления разработкой новых и модификацией существующих моделей количественной оценки кредитного риска, включая: постановку задачи, предварительный анализ сегмента и параметров, передачу и уточнение требований, приемку результатов, согласование и подготовку материалов для утверждения использования моделей; участвовать в расчете значений фактических и прогнозных риск-показателей; 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 прогнозных моделей; 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: высшее образование (математическое, физическое,техническое, экономическое); уверенное владение sql, ms office; навыки работы в одном или нескольких инструментах по анализу данных: r (rstudio), python, sas guide/miner; 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; хорошее понимание интерпретируемых методов моделирования: линейные и логистические регрессии, деревья решений (преимущества, недостатки и ограничения этих методов). условия: трудоустройство согласно законодательству; конкурентная заработная плата; профессиональное обучение и развитие; добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования; корпоративная пенсионная программа, материальная помощь; спортивная жизнь и корпоративные мероприятия; возможность построить карьеру в ведущем банке россии.