Data scientist модельных рисков

Команда управляет модельным риском, который возникает из-за некорректной работы моделей и может приводить к финансовым и репутационным потерям. Она работает преимущественно с моделями на табличных данных, анализирует модели NLP, разрабатывает методики оценки рисков и валидационные тесты, а также автоматизирует мониторинг и другие процессы.

• Оценивать качество моделей Classic ML: uplift, отклик, мультикласс, мультилейбл;
• Оценивать работу моделей и их применимость в бизнес-процессе;
• Верифицировать эффект моделей на бизнес;
• Исследовать подходы к моделированию и валидации;
• Улучшать методологию;
• Применять передовые технологии и распространять наработки;
• Автоматизировать процессы валидации и мониторинга с использованием агентов и без них.

• Высшее образование в области технических или физико-математических наук;
• Опыт в ML и DS от 5 лет;
• Знание классического машинного обучения;
• Опыт работы и понимание подходов в кампейнинге: uplift, PyBoost, модели отклика, модели склонности;
• Понимание связи бизнес-целей с ML-метриками;
• Понимание основ A/B-тестирования;
• Знание Python и библиотек анализа данных: PyTorch, HuggingFace и Transformers;
• Знание PySpark и SQL;
• Опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессе;
• Знание основ NLP;
• Будет плюсом опыт построения агентов и агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации.

• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Годовая премия;
• Современный офис рядом с метро «Кутузовский проспект»;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• Ипотека для сотрудников;
• Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров;
• Вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.