В компанию требуется data scientist в г. Москва.Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению предиктивных моделей, моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и снижения модельного риска по всем бизнес-направлениям. 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. Что будешь делать ты? Разбираться в структуре моделей в различных задачах (NLP c использованием LLM, RecSys, DL классификация на транзакционных данных), тестировать корректность моделей, челленджить подходы разработчика и разрабатывать альтернативные подходы; Исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию, применять передовые технологии и распространять наработки; Автоматизировать процесс валидации. Что мы ожидаем от кандидатов: Знание классического машинного обучения и статистического анализа (интересен любой опыт); Знание алгоритмов и структур данных; Знание Python и библиотек анализа данных (в т.ч. PyTorch, HuggingFace и Transformers); Знание PySpark / SQL, навыки работы с базами данных; Большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе; Большой плюс: понимаешь принципы устройства, обучения и оценки качества больших лингвистических моделей (LLM) и генеративных трансформеров типа GPT. Чем мы отличаемся от других? 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. Почему у нас интересно: Очень сильная команда (МГУ, МФТИ, ВШЭ, РЭШ); Очень интересные задачи (на подумать, с ) на стыке ML, математики и бизнеса, fit-predict тут не пройдет, придется много узнавать, выяснять и думать; Внушительный и разнообразный ландшафт моделей, много работы "под капотом"; Возможность познакомиться с применением моделей в самых разнообразных бизнес-процессах, расширить модельный кругозор. Условия работы: Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+; Скидки на продукты компаний-партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию; Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.