Chief Data Science (Цифровой кредитный мониторинг)

компания "сбербанк" 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.