Напиши текст вакансии для должности "Junior Data scientist по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов". Название компании: "Банк ВТБ (ПАО)". Расположение: Москва. График работы: Гибкий график. Опыт работы: Нет опыта. Ключевые навыки: 'Python', 'Риск-менеджмент', 'Математическая статистика', 'Анализ рисков', 'Математическое моделирование'

Junior Data scientist по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса Обязанности: Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:  анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества); участие в проработке архитектуры модели; формирование выборок для моделирования; участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.); оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность); подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком; подготовка модельной документации.  Примеры моделей:  модели оценки вероятности дефолта (PD), аппликативные / поведенческие, (корп. клиенты, специализированное кредитование, субъекты РФ, Банки и т.д.); модели для использования в целях расчета достаточности капитала Банка в соответствии с требованиями ПВР (483-П); модели оценки уровня потерь при дефолте (LGD); модели оценки суммы задолженности, подверженной риску дефолта (EAD / CCF); модели определения лимита с учетом риска контрагента (Risk-based limit); модели риск мониторинга клиента для целей предупреждения раннего ухудшения финансового положения; модели на основе транзакционной активности клиента; модели PD lifetime в соответствии с требованиями МСФО 9; модели anti-fraud, compliance.  Требования:  высшее образование (математическое / техническое / финансовое); хорошие навыки письменного и устного общения; уверенное знание математики, статистики, эконометрики и машинного обучения; уверенное владение MS Office; владение Python и классическим ML-стэком (pandas, numpy, scikit-learn и т.д.); стремление развивать навыки количественного анализа и их использования в моделировании; опыт работы с Hadoop/Spark как преимущество; наличие сертификатов FRM / PRM / CFA / CQF как преимущество; участие в хакатонах, обучение в ШАД как преимущество; опыт работы в области управления рисками / риск моделировании в банковской / консалтинговой организации как преимущество; понимание методологии оценки кредитного риска клиентов корпоративного сегмента как преимущество.  Условия:  трудоустройство согласно Законодательству; конкурентная заработная плата; профессиональное обучение и развитие; добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования; корпоративная пенсионная программа, материальная помощь; спортивная жизнь и корпоративные мероприятия; возможность построить карьеру в ведущем банке России.