Хочешь работать на стыке DS и риск-менеджмента? Тогда тебе к нам, в Управление модельных рисков.
Мы не просто валидируем модели — мы управляем модельным риском и улучшаем модельный ландшафт Банка с помощью Data Science.
Строим системы предиктивной аналитики, сценарного анализа и даже обучаем LLM-агентов (наш внутренний фреймворк AIVA) для автоматизации валидации. Наш фокус — модели, участвующие в ключевых процессах Банка по управлению рисками ALM и ликвидности.
С какими моделями работаем?
🔹Модели динамического ценообразования
🔹Прогноз досрочного погашения банковских продуктов
🔹Оценка чувствительности процентного дохода к макрофакторам и поведению клиентов
Обязанности
- разбираться в сложных моделях (от классики до нейросетей)
- погружаться в бизнес-процессы, проводить независимую оценку качества моделей
- оценивать бизнес-эффект от деградации моделей и защищать свои решения перед бизнесом
- применять AIVA (наш LLM-фреймворк для автономной валидации)
- писать код, улучшать и создавать библиотеки для эффективной валидации.
Требования
- уверенное знание Python: пишешь читаемые функции
- умеешь создавать окружения и оптимизировать код под big data
- уверенно работаешь с pandas, numpy, scipy, git, экосистемой Hadoopзнание ML-фреймворки (PyTorch/TF/scikit-learn)
- отлично знаниешь в части математики: теория вероятности и мат. статистики (мы часто пишем новые методологии и тесты)
- владеешь: ML/DL и временные ряды.
Условия
- офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32)
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
- выгодная ипотека для сотрудников
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- корпоративная пенсионная программа.