Риск-менеджер (Центр валидации моделей розничного бизнеса)
Вакансия № 22031803 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Сбер. Data Science" на сайте Мультирегиональный Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН).
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Сбер. Data Science" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Сбер. Data Science" - http://www.sberbank-talents.ru
| Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): |  |
Организация работает в следующих сферах деятельности: Финансовый сектор; .
Репутация компании "Сбер. Data Science" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 1–3 года.
График работы: полный день.
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 22031803 добавлена в базу данных: Вторник, 30 апреля 2024 года.
Дата обновления этого объявления: Среда, 1 мая 2024 года.
| Рейтинг вакансии: 17,34 из 100 баллов |
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
В команде центра валидации моделей розничного бизнеса открыта вакансия Риск-менеджера по моделям расчета капитала (Basel).
Чем интересна данная позиция?
- Участие в построении системы управления капиталом крупнейшего российского Банка
- Работа с самыми совершенными риск-моделями на российском рынке, влияющими на кредитные решения и величину капитала Банка
- Интересный опыт взаимодействия с множеством смежных подразделений Банка
- Продвинутый уровень Data Science (включая сложные неинтерпретируемые модели)
- Разработка автоматизированной системы мониторинга и платформенных сервисов валидации
- Множество задач по построению и совершенствованию бизнес-процессов (работа на стыке DS и менеджмента)
Мы:
- Валидируем модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат, в том числе регуляторные модели, использующиеся для оценки капитала Банка и влияющие на общий Риск-аппетит Банка. Валидация – процесс всесторонней оценки разработанной статистической модели на предмет ее соответствия поставленным бизнес-требованиям и мировым практикам, качества используемого статистического алгоритма, а также потенциала улучшения модели
- Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей и применяемых методов ML особенно актуально)
- Строим систему отчетности для управления модельным риском
- Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей
Что будешь делать ты?
- Разбираться в структуре различных моделей DS, тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика, разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle), оценивать применимость подхода с учетом имеющихся норм и макроэкономической конъюнктуры
- Исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию, применять передовые технологии и распространять наработки
- Автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга
- Участвовать в практическом управлении моделями оценки капитала, разработке методологии их валидации и осуществлении их мониторинга
Что мы ожидаем от кандидатов:
- Знание машинного обучения и статистического анализа (интересен любой опыт)
- Знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных
- Знание Python и/или R и основных библиотек анализа данных
- Знание SQL, навыки работы с базами данных
- Опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке
- Коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка
- Большой плюс: опыт работы с регуляторными моделями Basel
- Большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе
Чем мы отличаемся от других?
- Наша основная функция – валидация, но это включает в том числе и разработку альтернативных алгоритмов, ты научишься не только разрабатывать модели, но и тестировать их и смотреть на них с позиции владельца бизнес-процесса
- У нас в перспективе можно познакомиться со всем многообразием моделей в экосистеме Сбера – работа не ограничивается регуляторными моделями Basel. В моделировании же, как правило, DS привязан к конкретной предметной области.
- У нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по количественной оценке модельного риска
Почему у нас интересно:
- Очень сильная команда (МГУ, МФТИ, ВШЭ, РЭШ)
- Очень интересные задачи (на подумать, с *) на стыке ML, математики и бизнеса, fit-predict тут не пройдет, придется много узнавать, выяснять и думать
- Внушительный и разнообразный ландшафт моделей, много работы "под капотом"
- Возможность познакомиться с применением моделей в самых разнообразных бизнес-процессах, расширить «модельный кругозор»
Условия работы:
- Работа с современным стеком технологий
- Возможность обучения за счет компании
- Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS сообщество
- Спортзал в офисе
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Написать в компанию ...