ml инженер валидация моделей

Управление модельных рисков Сбера управляет модельным риском и улучшает модельный ландшафт банка с помощью Data Science. Команда строит системы предиктивной аналитики и сценарного анализа, обучает LLM-агентов на внутреннем фреймворке AIVA для автоматизации валидации моделей, участвующих в процессах управления рисками ALM и ликвидности.

• Разбираться в сложных моделях — от классических до нейросетевых;
• Погружаться в бизнес-процессы и проводить независимую оценку качества моделей;
• Оценивать бизнес-эффект от деградации моделей и защищать решения перед бизнесом;
• Применять LLM-фреймворки для автоматизации работы;
• Писать код, улучшать и создавать библиотеки для эффективной валидации.

• Опыт работы в Data Science более 3 лет;
• Глубоко понимать ML/DL и временные ряды;
• Владеть Python и писать читаемые функции;
• Быстро разбираться в чужом коде;
• Уметь создавать окружения и оптимизировать код под Big Data;
• Уверенно работать с pandas, numpy, scipy, git и экосистемой Hadoop;
• Знать ML-фреймворки PyTorch, TensorFlow или scikit-learn;
• Отлично разбираться в теории вероятностей и математической статистике.

• Офисный формат в Санкт-Петербург (Уральская 1);
• 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.