Data Scientist / Риск-моделист (PD, EL, MLOps)
Summary
Data scientist building credit risk models (PD, Expected Loss) for unsecured retail lending at Sber; develops and maintains production ML models in Python using scikit-learn, PyTorch, and Pandas, applies MLOps practices, and collaborates with data engineers and business stakeholders on portfolio analytics.
В команду рисков беззалогового кредитования ищем специалиста по разработке моделей. Работа предполагает участие в амбициозных проектах риск-менеджмента, направленных на оптимальное управление экономикой портфеля беззалоговых кредитов. Предстоит заниматься построением моделей оценки риска, финансовых моделей, автоматизацией и оптимизацией процессов принятия решения. Модельная команда риск-менеджмента состоит из квалифицированных специалистов – выпускников ведущих ВУЗов России, имеющих практический опыт в рисках, моделировании, разработки современных и инновационных инструментов и технологий.
Обязанности
- построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента)
- поддержание и изменение процессов калибровки и дообучения моделей
- участие во внедрении, тестировании, приемке ML инструментов, взаимодействие с командами дата-инженеров и MLOps
- аналитика и R&D внешних и внутренних источников данных
- взаимодействие с бизнес-заказчиками (риски, бизнес, финансы) в рамках постановки задач, сбора требований
- участие в проектах Банка по развитию инструментов управления кредитным портфелем (финансовое моделирование, предиктивная аналитика)
Требования
- опыт работы в риск-менеджменте (моделирование, портфельный анализ) не менее 1 года
- опыт работы в области ML, DL, DS не менее 3/2 лет
- профессиональное владение SQL, базовое - Hadoop, работа с базами данных
- практический опыт разработки доведенных до промышленного использования моделей оценки риска в Python (Pandas, scikit-learn, PyTorch)
- понимание жизненного цикла разработки и внедрения современных ML моделей (MLOps)
- английский язык уровня intermediate для чтения профессиональной литературы
- навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий 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.