data scientist модельных рисков

Команда оценивает модельные риски, связанные с некорректной работой моделей, которые могут приводить к финансовым и репутационным потерям. Она работает с моделями на табличных данных и NLP, разрабатывает методики оценки рисков и валидационные тесты, проводит мониторинг моделей и автоматизирует процессы.

• Оценивать качество моделей Classic ML, включая модели uplift, отклика, мультикласса и мультилейбла;
• Оценивать работу моделей и их применимость в бизнес-процессе, проверять 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 агентных и неагентных технологий.

• Высшее образование в области технических или физико-математических наук;
• Опыт в ML и Data Science от 5 лет;
• Знание классического машинного обучения;
• Опыт работы и понимание подходов, используемых в кампейнинге: uplift, PyBoost, модели отклика и склонности;
• Понимание связи бизнес-целей с ML-метриками;
• Понимание основ A/B-тестирования;
• Знание Python, PyTorch, HuggingFace, Transformers, 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.

• Офис находится недалеко от станции метро Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.