Аналитик данных

Управление модельных рисков занимается валидацией моделей, управлением модельным риском и улучшением модельного ландшафта банка с помощью Data Science. Команда строит системы предиктивной аналитики, сценарного анализа и разрабатывает внутренний фреймворк для автоматизации валидации, фокусируясь на моделях управления рисками ALM и ликвидности, моделях динамического ценообразования, прогнозирования досрочного погашения продуктов и оценки чувствительности процентного дохода.

• Разбираться в сложных моделях от классических алгоритмов до нейросетей;
• Погружаться в бизнес-процессы и проводить независимую оценку качества моделей;
• Оценивать бизнес-эффект от деградации моделей и защищать решения перед бизнесом;
• Применять внутренний фреймворк для автономной валидации;
• Писать код, улучшать и создавать библиотеки для эффективной валидации.

• Уверенное знание Python и умение писать читаемые функции;
• Навыки создания окружений и оптимизации кода под большие данные;
• Уверенная работа с pandas, numpy, scipy, git и экосистемой Hadoop;
• Знание ML-фреймворков PyTorch, TensorFlow или scikit-learn;
• Отличное знание теории вероятностей и математической статистики;
• Владение методами машинного обучения, глубокого обучения и анализа временных рядов.

• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• Уникальная система обучения для профессионального и карьерного развития;
• Выгодная ипотека для сотрудников;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду;
• Корпоративная пенсионная программа.