Подразделение: Казначейство
Специализация: Управление структурой продуктов банковской книги
Позиция: Data Scientist
Основные зоны ответственности:
· Разработка и поддержка data science моделей кредитования физических лиц (прогноз поведения динамики портфеля и выдач, эластичность к цене, оптимизация структуры продуктов и другие модели):
- сбор и анализ требований к моделям
- сбор и анализ исходных данных
- формирование гипотез с учетом рыночной специфики, особенностей продуктов и клиентских сегментов и т.п.
- построение моделей
- анализ моделей (статистические тесты, тесты на непротиворечивость и интерпретируемость и т.п.)
- дообучение и проверка модели на стабильность при обновлении данных
· Интерпретация результатов, достоинств и ограничений разработанных моделей руководству для применения в области:
- ценообразования и структурирования продуктов
- прогнозирования ожидаемой доходности продуктов / клиентов
- риска ликвидности, процентного и валютного рисков
- управления капиталом
- управления структурой баланса
· Предложения новых идей по внедрению практик data science в бизнес-процессы
Требования:
· Опыт работы от 1 года в Data Science
· Сильные знания в области data science / computer science / математики
· Опыт построения интерпретируемых моделей на коротких датасетах (<200 точек)
· Отличное знание стандартного курса эконометрики и статистики (t-tset, p-value, ARIMA и т. д.)
· Хорошее знание линейных (OLS, Ridge, Lasso) и нелинейных (деревья, кластеризация, бустинг и т.д.) ML-моделей, их ограничения по применению
· Понимание метрик качества ML-моделей
· Продвинутое использование Python, опыт работы с SQL
· Внимательность и точность
· Готовность к совершенствованию знаний в областях data science и управления структурой продуктов банковской книги
· Готовность работать индивидуально и в команде на достижение конечного результата
· Опыт в областях управления активами и пассивами, управления риском ликвидности, процентным и валютными рисками, понимание рынка Fixed income – преимущество
Мы предлагаем:
· Конкурентную компенсацию
· Работу над моделями для решения конкретных нетривиальных бизнес-задач
· Дружную команду профессионалов (МГУ, ВШЭ, РЭШ)
· Комфортабельный офис недалеко от метро Ленинский проспект с корпоративным фитнесом
· Оформление по ТК РФ
· Возможность развития и участия в data science сообществе Сбербанка (более 600 DS банка)
Заинтересовавшиеся кандидаты могут направить свои резюме по e-mail в адрес Жимерикиной Анны (Zhimerikina.a.y@sberbank.ru)