Поиск работы с нами приводит к успеху!

Поиск работы на сайте Электронной Службы Занятости Населения Москвы представляет собой эффективный инструмент для соискателей. Эта платформа предлагает актуальные вакансии, возможность загрузки резюме и фильтрацию по интересующим критериям. Это существенно упрощает процесс трудоустройства и помогает найти работу мечты быстрее.
Мы в соцсетях:

Идёт поиск вакансий...


Подождите, пожалуйста. Выполняется поиск по базе данных вакансий работодателей. Это может занять некоторое время.



ML-аналитик

Вакансия № 28880648 от компании Сбер. Data Science на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Сбер. Data Science.



☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Кутузовский проспект, 32к1.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 28880648 добавлено в базу данных: Четверг, 27 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.


☑ Статистика предложения работы № 28880648:

Прочитано соискателями - 16 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);


☑ Репутация компании "Сбер. Data Science":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Написать отзыв на организацию Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

В команде центра валидации моделей розничного бизнеса открыта вакансия ML-аналитика для разработки подходов и методов продвинутого мониторинга моделей (преимущественно модели оценки кредитных рисков).

Мониторинг – это процесс регулярной автоматической проверки качества моделей и идентификации уязвимостей.

В рамках этой вакансии успешному кандидату предстоит разрабатывать и воплощать в жизнь новые методы продвинутого мониторинга ML-моделей.

Вакансия предполагает как выдвижение и проверку гипотез, поиск новых методов, так и их техническую реализацию.

Основные направления продвинутого мониторинга, которые предстоит развивать:

  • Анализ распределения скоров моделей и признаков;
  • Анализ модели на коротких таргетах, в том числе поиск наиболее подходящего прокси-таргета для истинного таргета модели;
  • Анализ метрик модели на основе генерации таргета, например разработка модели поиска аналогичных клиентов в истории и модели генерации таргета (look a like, proxy-target);
  • Анализ моделей смежных процессов (анализ динамики качества аналогичных моделей и скоров внешних агенств, reject-inference);
  • Разработка модели, предсказывающей качество работы текущей модели;
  • Внедрение forward-looking подходов в альтернативное моделирование (автоматическое построение альтернативных моделей более высокого качества в рамках автомониторинга);
  • Выстраивание системы раннего информирования Владельцев о качестве работы моделей.

Чем интересна данная позиция?

  • Работа с большим ландшафтом моделей;
  • Интересный опыт взаимодействия с множеством смежных подразделений Банка;
  • Продвинутый уровень Data Science;
  • Разработка фреймворка для наилучшего масштабирования своих решений;
  • Множество задач по построению и совершенствованию бизнес-процессов (работа на стыке DS и менеджмента.;

Мы:

  • Разрабатываем и автоматизируем методы для оценки работы моделей различных классов (в свете усложнения моделей и применяемых методов ML особенно актуально);
  • Погружаемся в процессы, использующих модели, с целью моделирования принятие решения в них;
  • Строим систему отчетности для управления модельным риском;
  • Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.

Что мы ожидаем от кандидатов:

  • Знание машинного обучения и статистического анализа;
  • Хорошее знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных;
  • Продвинутое знание Python основных библиотек анализа данных;
  • Хорошее знание SQL, навыки работы с базами данных;
  • Коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка;
  • Большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе.

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 в перспективе можно познакомиться со всем многообразием моделей в экосистеме Сбера. В моделировании же, как правило, DS привязан к конкретной предметной области;

У нас много работы не только в моделировании и валидации, но и в исследовательской деятельности по 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 труда:

  • 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.

☑ О компании:

Обратите внимание на веб-сайт компании - http://www.sberbank-talents.ru - с подробной информацией об организации, в том числе контактными телефонами.

Логотип (эмблема, торговая марка, бренд) компании:
Логотип (торговая марка, бренд, эмблема) Сбер. Data Science

Сфера деятельности компании: Финансовый сектор; .

☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):







☑ Нет ответа на Ваше обращение?