Напиши текст вакансии для должности "Валидатор моделей производных финансовых инструментов (Data scientist)". Название компании: "Сбербанк". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 

Наша команда занимается оценкой и управлением модельным риском. Модельный риск возникает впоследствии от решений, основанных на неверных или неправильно интерпретируемых моделях и приводит к финансовым потерям, ошибочным решениям, потере репутации. У нас расширяется команда, и мы ищем сильных кандидатов на ряд позиций Junior/Middle/Senior Data Scientist. Мы:   Валидируем модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат. Валидация = всесторонняя проверка модели, включая попытки построить лучший альтернативный алгоритм, заменить модель более простой, почелленджить подход. Модели стекаются к нам со всех уголков необъятного Сбера. Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбербанка особенно актуально). Создаем методологию и инструменты для управления модельным риском. Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.    Что будешь делать ты?   Разбираться в структуре моделей из самых различных сфер (начиная с моделей data-driven ценообразования и заканчивая NER-моделями NLP), тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика и разрабатывать альтернативные алгоритмы. Исследовать и предлагать новые методы количественной оценки модельного риска (сколько потерь в деньгах принесет неоптимальная модель в эксплуатации через месяц/год?). 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. Разрабатывать и реализовывать методологию предиктивной аналитики по модельному риску.    С какими моделями мы работаем?   Модели Банковской книги: модели поведенческих корректировок, модели оценки процентного риска, модели для управления ликвидностью, модели ценообразования для встроенных опционов, модели оценки стоимости продуктов, модели эластичности и т.д. А также DS модели операций на Глобальных рынках: модели геомаркетинга, модели оптимального выбора спреда для конверсионных операций, модели кластеризации клиентов, модели AI оптимизации стратегий и т.д.    Что мы ожидаем от кандидатов:   Знание машинного обучения и статистического анализа (интересен любой опыт, важен интерес к этой области). Знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных - знание Python и/или R и основных библиотек анализа данных. Знание SQL, навыки работы с базами данных. Техническое образование.    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 можно познакомиться со всем многообразием моделей в экосистеме Сбербанка – уникальная возможность для начала карьеры в DS. В моделировании, как правило, идут разрабатывать в конкретную узкую предметную область. У нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по количественной оценке модельного риска.