Senior Data Scientist (Центр портфельного риск-моделирования)

В Центре портфельного риск-моделирования Вы будете работать в большой и организованной команде профессионалов и разрабатывать модели с существенным эффектом на PL Банка. Получите уникальный шанс погрузиться в розничные кредитные процессы и портфельное моделирование, стать профессионалом в этой области. Примете участие во взаимодействии с многими командами: инженеров данных, разработчиков, методологов и аналитиков.

• построение моделей для различных задач (классический ML: модели прогнозирования макроэкономики, резервов и метрик портфеля розничных кредитов+AI-агенты для автоматического мониторинга состояния портфеля)

• аналитика бизнес-процессов и постановка задачи на разработку модели совместно с заказчиком и коллегами

• выбор подходящих архитектур и модельных решений

• взаимодействие с DE при сборе данных

• мониторинг моделей в эксплуатации, анализ отклонений

• развитие и распространение экспертизы при внедрении модели (консультация по факторам/алгоритмам, постановка ТЗ на внедрение, аналитика)

• курирование стажёров.

• высшее образование в области технических/физико-математических наук (предпочтительно МФТИ, МГУ, НГУ, МИФИ, ВШЭ, ИТМО)

• знание математических основ классического машинного обучения и нейронных сетей

• знание алгоритмов и структур данных

• знание Python и библиотек анализа данных: PyTorch, HugginFace и Transformers

• знание SQL, опыт работы с базами данных

• понимание принципов устройства, обучения и оценки качества больших языковых моделей (LLM)

• опыт разработки моделей от 2х лет

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

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• **Будет плюсом:**

• понимание основных кредитных риск-метрик, составляющих доходности банковских продуктов и опыт работы с ними

• понимание розничных банковских продуктов, процессов и юнит-экономики (аннуитеты, возобновляемые, траншевые)

• знание статистического анализа

• опыт работы с LLM и RAG (LangChain/GigaChain, LangGraph)

• знание PySpark.

• 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.