Data scientist (Центр валидации моделей Киб)

Управление валидации Сбербанка – это 'большая четверка' в области Data Science. Сотрудники управления участвуют в проектах по улучшению предиктивных моделей, моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Банка. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и митигации модельного риска по всем бизнес-направлениям.

Основные задачи:

- Валидация математических моделей, используемых в корпоративном и инвестиционном бизнесе Банка. Валидация включает:

• Независимую проверку модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей (challenger).
• Оценку чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели
• Оценку импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации

Периметр моделей включает в себя два больших стрима: модели бизнеса и риск-модели.

К первому стриму относятся модели предодобренных предложений, управление Cltv, прогнозирование развития бизнеса клиентов, модели анализа новостных источников, рекомендательные системы (next best action), модели прогноза cash flow, оценки стоимости залогов.

К стриму риск-моделей относятся модели кредитного риска (Pd, Lgd, Ead), Пвр, Мсфо, а также бизнес модели, текстовой аналитики, в том числе blackbox алгоритмы, модели оптимальной суммы/срока кредита (Rbl/Rbp/Rbt).

- Анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе

- Оптимизация моделей с точки зрения достижения бизнес-результата от применения модели;

- Интерпретация результатов валидации и разработка плана необходимых мероприятий по устранению недостатков модели совместно с владельцами и разработчиками моделей;

- Создание инструментов для валидации и разработки моделей (Python);

- Участие в проектах Управления Валидации по развитию It инфраструктуры и автоматизации процессов;

Требования:

- Высшее образование в области экономики/математики (предпочтение отдаётся выпускникам Вшэ, Мфти, Мгу, Рэш);

- Знание математической статистики, эконометрики, машинного обучения. Приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере

- Владение навыками работы как минимум с одним из следующих языков - Python, R;

- Уровень владения английским языком для чтения статей по best-practice подходам в риск-менеджменте, моделировании, посещения международных конференций;

- Опыт программирования и работы с базами данных (например, Oracle), навыки работы с Python; Системное мышление и экономический склад ума, понимание, желание разбираться в предметной области, в бизнес-процессах.

- Желательно знание основ управления рисками в Банке, в частности регуляторных требований (Basel Ii, Iii).

Условия работы:

• Работа с современным стеком технологий
• Возможность обучения за счет компании
• Регулярные Ds-митапы, большое внутреннее Ds сообщество
• Спортзал в офисе