Напиши текст вакансии для должности "Senior Data Scientist (Управление валидации)". Название компании: "Сбербанк". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 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.  Мы:- Валидируем абсолютно все 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 Сбера особенно актуально)- Строим систему отчетности для управления модельным риском- Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей Что будешь делать ты?- Разбираться в структуре моделей из абсолютно различных сфер (начиная от кредитного скоринга и заканчивая распознаванием речи), тестировать корректность модели, челленджить подход разработчика и разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle)- 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- Исследовать и предлагать новые методы количественной оценки модельного риска (сколько потерь принесет неоптимальная модель в эксплуатации через месяц/год?)-Выстраивать коммуникацию с командами разработчиков, Chief DS Блока и курировать процесс валидации по одному или нескольким стримам Что мы ожидаем от кандидатов:- Знание машинного обучения и статистического анализа- Знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных- Знание Python и основных библиотек анализа данных- Знание SQL, навыки работы с базами данных- Будет плюсом: опыт работы в подразделении, связанном с валидацией моделей;- Также в качестве плюса выступит опыт работы с распределенными системами. 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 Сбера. В моделировании, как правило, идут разрабатывать в конкретную предметную область.- У нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по количественной оценке модельного рискаРабота с современным стеком технологий;Интересные и разнообразные задачи;Возможность удаленной работы;Возможность обучения за счет компании;Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS сообщество;Комфортный офис в центре Москвы со спортзалом;ДМС, годовые премии, корпоративные скидки