Управление модельным риском Сбербанка – это, в определенном смысле, «центр знаний» по Data Science инициативам в Сбере.

Сотрудники Управления получают уникальную возможность изучить бизнес-процессы Банка, подробно познакомиться с десятками типов моделей машинного обучения, использующихся в Сбере, принять участие в проектах по улучшению моделей машинного обучения и их оптимизации.

Мы создаем инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям.

Сотрудники работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML, а также с применением нейросетевых алгоритмов (в том числе графовых). Также занимаемся NLP задачами, в том числе LLM.

Обязанности

— анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе

— оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели

— независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей

— оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации

— создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python)

— разработка методик оценки модельного риска для новых класс задач (например, LLM)

— исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов

— участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов.

‍

Требования

— статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства

— уверенное знание алгоритмов машинного обучения, теории вероятности и математической статистики

— умение писать код на Python, SQL и использовать классические библиотеки машинного обучения (scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib)

— желание разбираться в бизнес-процессах, мотивацию их оптимизировать

— приветствуется опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark, Polars, Dask, GreenPlum) и опыт разработки моделей машинного обучения.

‍

Условия

Если ты готов прийти к нам на стажировку, мы предлагаем:

— гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю

— возможность пройти обучение по интересующим тебя направлениям soft и hard skills в виртуальной школе Сбера и на специальных тренингах

— возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка.

‍

Если ты готов работать полный день, мы предлагаем:

— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

— достойную заработную плату (оклад + годовой бонус)

— корпоративный спортзал и зоны отдыха

— уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи, ипотеку для сотрудников выгоднее до 4%

— бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.