Data scientist в Центр Модельных Рисков Банковской и Торговой Книги

Управление Модельных Рисков - «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. Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах. Мы ищем DS/Quant с экспертизой на стыке финансовой математики, торговых алгоритмов и ML для работы в напралении Модельного Риска Торговой Книги. Вы будете выступать ключевым звеном контроля качества моделей и агентов, используемых в оценке рисков и ценообразовании финансовых инструментов.

Будет плюсом:

• оценка качества моделей ClassicML, работающих на финансовых рынках, в том числе: торговые алгоритмы, оценка эластичности по цене, кластеризация клиентов и т.д.

• проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов, а также риск-моделей (включая VaR, CVA, PFE)

• анализ корректности математических предпосылок, устойчивости моделей и их соответствия бизнес-требованиям и рыночным условиям

• оценка и контроль рисков агентов, работающих в торговых алгоритмах, процессах прайсинга финансовых инструментов и оценки рыночных рисков

• создание инструментов для автоматизации процессов мониторинга моделей и агентов с использованием Python

• подготовка аналитических заключений по результатам валидации, формирование рекомендаций по доработке моделей

• презентация результатов работы, аргументация выводов и защита предложенных решений перед разработчиками моделей, риск-менеджментом и бизнес-заказчиками.

• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

• знание теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов

• опыт работы на стороне разработки или валидации ClassicML моделей

• уверенные навыки программирования на Python, опыт разработки структурированного и поддерживаемого кода

• знание базовых принципов построения моделей прайсинга производных финансовых инструментов

• опыт работы с количественными моделями в финансах или смежных областях будет преимуществом

• участие в летних школах или курсах: Vega, ЦМФ – также является преимуществом.

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, 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

• 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.