В ПАО Сбербанк, в Управлении модельным риском, в Центре модельных рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Data Scientist.
Управление модельным риском Сбербанка – это, в определенном смысле, «центр знаний» по Data Science инициативам в Сбере. Сотрудники Управления получают уникальную возможность изучить бизнес-процессы Банка и подробно познакомиться с десятками типов моделей машинного обучения, применяющихся в Банке.
Сотрудники Управления участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Банка. Мы создаем инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям.
Сотрудники Центра модельных рисков КИБ работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML, а также с применением нейросетевых алгоритмов (в том числе графовых).
Основная задача-оценка модельного риска в процессах, используемых в корпоративно-инвестиционном бизнесе Банка.
Обязанности
- анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе
- валидация решений на базе LLM (в частности GigaChat), в том числе агентов
- тестирование альтернативных подходов к решению валидируемой задачи
- разработка валидационных тестов для проверки различных аспектов ML-решений
- исследование новых подходов для оценки и интерпретации работы LLM
- участие в разработке методологии валидации применений LLM в бизнес-кейсах
- консультация представителей бизнеса и команд разработки по вопросам прохождения валидации
- оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели
- независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей
- оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации
- создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python)
- исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов
- участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов.
Требования
- знание ML/DL и статистического анализа
- понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer, RL, RecSys, LLM и т.д.)
- владение Python и основных библиотек анализа данных;
- знание SQL и навыки работы с базами данных;
- приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере
- знание «классических» подходов и моделей для разработки и оценки решений различных NLP-задач
- знание основных принципов построения encoder-only и decoder-only моделей на основе архитектуры transformer
- опыт работы с библиотеками / фреймворками: pytorch, transformers, datasets, langchain (желательно)
- опыт обучения / дообучения моделей из семейств BERT и GPT
- большим плюсом будет опыт разработки пром-решений на базе LLM, таких как: вопросно-ответные системы, суммаризация / перефразирование контента, чат-боты и т.д.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- формат работы: фулл тайм офис
- годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- регулярные митапы и развитое DS-community
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
