Data Scientist (Центр валидации моделей сервисных блоков и экосистемы)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Крупнейшая цифровая платформа. Технобренд, объединяющий лучшие мировые практики и самый современный стек
Описание вакансии
Условия работы
Наша команда занимается оценкой и управлением модельным риском. Модельный риск возникает впоследствии от решений, основанных на неверных или неправильно интерпретируемых моделях и приводит к финансовым потерям, ошибочным решениям, потере репутации. У нас расширяется команда, и мы ищем сильных кандидатов на ряд позиций Junior/Middle/Senior Data Scientist
Мы:
- Валидируем абсолютно все модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат. Валидация = всесторонняя проверка модели, включая попытки построить лучший альтернативный алгоритм, заменить модель более простой, почелленджить подход. Модели стекаются к нам со всех уголков необъятного Сбера.
- Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбера особенно актуально)
- Строим систему отчетности для управления модельным риском
- Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей
Что будешь делать ты?
- Разбираться в структуре моделей из абсолютно различных сфер (начиная от кредитного скоринга и заканчивая распознаванием речи), тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика и разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle)
- Исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию, применять передовые технологии и распространять наработки
- Автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга
- Исследовать и предлагать новые методы количественной оценки модельного риска (сколько потерь принесет неоптимальная модель в эксплуатации через месяц/год)
Что мы ожидаем от кандидатов:
- Знание машинного обучения и статистического анализа (интересен любой опыт)
- Знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных
- Знание Python и/или R и основных библиотек анализа данных
- Знание SQL, навыки работы с базами данных
- Большой плюс: опыт работы с распределенными системами
Чем мы отличаемся от других?
- Наша основная функция – валидация, но это включает в том числе и разработку альтернативных алгоритмов, ты научишься не только разрабатывать модели, но и тестировать их и смотреть на них с позиции владельца бизнес-процесса
- У нас можно познакомиться со всем многообразием моделей в экосистеме Сбера. В моделировании, как правило, идут разрабатывать в конкретную предметную область.
- У нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по количественной оценке модельного риска