Senior Data Scientist (Центр портфельного риск-моделирования)

В Центре портфельного риск-моделирования Вы будете работать в большой и организованной команде профессионалов и разрабатывать модели с существенным эффектом на PL Банка.

Получите уникальный шанс погрузиться в розничные кредитные процессы и портфельное моделирование, стать профессионалом в этой области.

Примете участие во взаимодействии с многими командами: инженеров данных, разработчиков, методологов и аналитиков.

• построение моделей для различных задач (классический ML: модели прогнозирования макроэкономики, резервов и метрик портфеля розничных кредитов+AI-агенты для автоматического мониторинга состояния портфеля)
• аналитика бизнес-процессов и постановка задачи на разработку модели совместно с заказчиком и коллегами
• выбор подходящих архитектур и модельных решений
• взаимодействие с DE при сборе данных
• мониторинг моделей в эксплуатации, анализ отклонений
• развитие и распространение экспертизы при внедрении модели (консультация по факторам/алгоритмам, постановка ТЗ на внедрение, аналитика)
• курирование стажёров.

• высшее образование в области технических/физико-математических наук (предпочтительно МФТИ, МГУ, НГУ, МИФИ, ВШЭ, ИТМО)
• знание математических основ классического машинного обучения и нейронных сетей
• знание алгоритмов и структур данных
• знание Python и библиотек анализа данных: PyTorch, HugginFace и Transformers
• знание SQL, опыт работы с базами данных
• понимание принципов устройства, обучения и оценки качества больших языковых моделей (LLM)
• опыт разработки моделей от 2х лет
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Будет плюсом:

• понимание основных кредитных риск-метрик, составляющих доходности банковских продуктов и опыт работы с ними
• понимание розничных банковских продуктов, процессов и юнит-экономики (аннуитеты, возобновляемые, траншевые)
• знание статистического анализа
• опыт работы с LLM и RAG (LangChain/GigaChain, LangGraph)
• знание PySpark.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• формат работы: фулл тайм офис
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• регулярные митапы и развитое DS-community
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.