Middle/Senior data scientist (Управление Модельных Рисков)

Управление Модельных Рисков - «by-design» уникальное подразделение, которое «видит» все AI/ML модели Банка, понимает процессы/точки принятия решений моделями, кривая обучения у наших сотрудников «круче», чем в подразделениях, разрабатывающих модели.

Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах.

Мы ищем DS/Quant с экспертизой на стыке финансовой математики, торговых алгоритмов и ML для работы в направлении Модельного Риска Торговой Книги. Вы будете выступать ключевым звеном контроля качества моделей и агентов, используемых в оценке рисков и ценообразовании финансовых инструментов.

• оценка качества моделей ClassicML, работающих на финансовых рынках, в том числе торговых алгоритмов
• проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов, а также риск-моделей (включая VaR, CVA, PFE)
• создание инструментов автоматизированного и автономного управления модельным риском.

• знание теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов 
• опыт работы на стороне разработки или валидации ClassicML моделей
• уверенные навыки программирования на Python, опыт разработки структурированного и поддерживаемого кода
• знание базовых принципов построения моделей прайсинга производных финансовых инструментов
• опыт работы с количественными моделями в финансах или смежных областях будет преимуществом
• участие в летних школах или курсах: Vega, ЦМФ – также является преимуществом.

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.