Вообще все курсы Хекслета бесплатные! Но только до 15 декабря. Всё, что нужно → принять вызов

Team Lead Data scientist (Управление рисками корпоративных клиентов)

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Крупнейшая цифровая платформа. Технобренд, объединяющий лучшие мировые практики и самый современный стек

Описание вакансии

Условия работы

Мы — амбициозная и дружная команда, ежедневно исследующая данные корпоративных клиентов Сбербанка. Наши модели – двигатель не имеющих аналогов в России продуктов в сфере управления рисками корпоративных клиентов.

Сводная статистика о нас:

  • Мы решаем задачи по 8 основным направлениям (от монументального ПВР до всеобъемлющих графов и молодого и амбициозного ESG);
  • 95% наших моделей разрабатываются с применением облачных технологий;
  • Мы придерживаемся единого стандарта работы, используем JIRA/Confluence/BitBucket, у нас есть единый бэклог;
  • 25% нашей команды имеют западное образование и опыт работы в странах Европы;
  • Мы сотрудничаем с передовыми ВУЗами в 3-ёх городах России;
  • Просрочка по кредитному продукту на основе наших моделей стремится к 0.

В команде с заказчиками мы:

  • Погружаемся в предметную область;
  • Прорабатываем постановку задачи;
  • Ищем и исследуем данные;
  • Выбираем оптимальные методы моделирования;
  • Разрабатываем и верифицируем модели;
  • Готовим отчеты о разработке и презентуем результаты;
  • Мониторим модели;
  • Наслаждаемся результатом.

В рамках работы над задачей мы будем:

  • Разрабатывать и улучшать инструменты для машинного обучения (внутренние наработки, библиотеки);
  • Использовать прогнозное моделирование, чтобы оптимизировать бизнес риск метрики;
  • Работать в команде с портфельными менеджерами, чтобы понять нужды бизнеса и предложить возможные решения;
  • Разрабатывать модели машинного обучения;
  • Разрабатывать архитектуру пилотов для тестирования гипотез;
  • Прокачивать коллег и развиваться самим.

Качественные факторы кандидатов с высоким Feature important:

  • Диплом в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области;
  • Опыт работы от 3х лет с одной или несколькими СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata либо СУБД стэка Bigdata
  • Опыт работы с хранилищами данных от 1го года
  • Опыт работы в роли аналитика с функцией подготовки выгрузки данных для заказчика
  • Сильные компетенции в области реляционных СУБД и хранилищ данных:
  • Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения;
  • Знания и опыт применения алгоритмов машинного обучения (GLM/Regression, Trees, Random Forest, Boosting), а также знание их преимуществ, недостатков и ограничений;
  • Приветствуется знание принципов работы нейронных сетей и опыт использования библиотек для их обучения (Keras/PyTorch/TensorFlow);
  • Знание Python и основных DS библиотек;
  • Отличные знания английского языка (устный и письменный) как преимущество;
  • Опыт в распределённых/параллельных вычислениях с помощью следующих технологий: Hadoop, Spark, Dask и другие как преимущество;

А ещё у нас есть:

Развитая IT архитектура. Мощный GPU кластер, возможность расчётов на суперкомпьютере top30 в мире;

Работа над передовыми задачами в банковском секторе;

Постоянное развитие: обучающие курсы от лучших университетов и компаний (МФТИ, ВШЭ, NVIDIA и другие), участие в международных конференциях;

Большую сильную команду;

Развитое DS community.