#lead #rnd #risk #sber #finance #datascientist
In the archive
Кто мы:
RnD подразделение Блока Риски, Сбербанк (Управлении валидации).
Управление валидации - «by-design» уникальное подразделение, которое «видит» все AI/ML модели Банка, понимает процессы/точки принятия решений моделями, кривая обучения у наших сотрудников «круче», чем в подразделениях, разрабатывающих модели.
За счёт этого центрального положения мы имеем возможность влиять на модельный ландшафт всего Банка.
Что делаем:
В рамках Управления валидации мы создаем «центр компетенций» по State-of-the-art инициативам в Сбере.
Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах.
Научившись решать рутинные задачи, мы переходим к интеграции, сбору, осмыслению и применению накопления знаний для оказания консультационных услуг по вопросам увеличения PnL группы с помощью технологических и модельных изменений.
В рамках Центра создаются SOTA(state-of-the-art) - инструменты для оценки потенциального риска, который могут сгенерировать новейшие типы моделей, такие как нейросети, GigaChat, RL, NBO, RecSys и мультимодальные проекты.
В своей работе придерживаемся Agile подходов, руководствуясь принципами рациональности и эффективности.
Кого ищем:
Позиции Middle (Руководитель направления)/Senior (Исполнительный директор) в нашем Центре включают в себя широкий спектр как технических, так и исследовательских задач.
Вам предстоит вести проекты от начала до результата, коммуницировать с Бизнес владельцами и разработчиками моделей, сотрудниками других RnD центров (Sber AI Лаборатория) и университетов.
Вместе с квалифицированной и опытной командой у вас будет возможность решать задачи с понятным эффектом для бюджета Банка и непрерывно развивать экспертизу в машинном обучении и построении моделей.
Требования:
Релевантный опыт работы 3года+.
Высшее образование в области экономики/математики/техническое.
Знание элементов статистики (моменты, распределения и т.п.).
Глубокое понимание работы и построения алгоритмов машинного обучения (GBM, MLP, CNN, RNN, Transformer и т.д.).
Хорошее владение Python
Умение соблюдать разумный баланс сложности решения и практической применимости
Приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере.
(Soft skills) Навыки командной работы и совместной работы над проектами
Пример потенциальных проектов:
Оценка эффектов от внедрения новых алгоритмов и моделей, оценка рисков, возникающих при их использовании.
Разработка эталонных решений State-Of-The-Art алгоритмов
Участие в создании системы обмены знаниями и лучшими практиками DS в Сбере
Что мы предлагаем?
Работа у нас - возможность сделать реальные улучшения в бизнесе и быстрого профессионального роста
Современная IT архитектура. Мощный GPU кластер
Профессиональная и молодая команда, мотивированная на совместный результат.
Развитое DS community, обмен лучшими практиками одного из самых передовых Банков.
Работа из комфортного офиса (м. Кутузовская)
ДМС, Скидки на продукты банка и экосистемы
Постоянное карьерное и профессиональное развитие: обучающие курсы, участие в конференциях, корпоративный университет
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.