Напиши текст вакансии для должности "Team Lead Data Scientist". Название компании: "Сбербанк". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'SQL', 'Machine Learning', 'Статистика', 'Статистический анализ'

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 позицию Team Lead. 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. Обязанности:   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 стриму – несколько функциональных Блоков;   Осуществлять руководство DS командой.   Требования:   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;   Опыт разработки/валидации/внедрения ML-решений;   Отличные презентационные навыки;   Будет плюсом: опыт работы в финансовой сфере   Условия:   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 риска  Конкурентоспособный уровень дохода; Молодая и дружная команда; Корпоративное обучение, курсы, тренинги; Уютный и комфортабельный офис рядом с м. Кутузовская: зоны отдыха, фитнес-центр, массажные кресла, подземная парковка; ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия.