Стажер Data scientist (Управление риск-моделирования)

Вакансия № 29802772 от компании Сбер. Data Science на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

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

☑ Основной блок:

Опыт работы: не требуется.

Тип занятости: стажировка.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

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

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 29802772 добавлено в базу данных: Среда, 22 января 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Вторник, 18 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 29802772:

Прочитано соискателями - 18 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Сбер. Data Science":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Мы — амбициозная и дружная команда, ежедневно исследующая данные корпоративных клиентов Сбербанка. Наши модели – двигатель не имеющих аналогов в России продуктов в сфере управления рисками корпоративных клиентов.

Сводная статистика о нас:

Мы решаем задачи по 8 основным направлениям (от монументального ПВР до всеобъемлющих графов и молодого и амбициозного ESG);
95% наших моделей разрабатываются с применением облачных технологий;
Мы придерживаемся единого стандарта работы, используем JIRA/Confluence/BitBucket, у нас есть единый бэклог;
25% нашей команды имеют западное образование и опыт работы в странах Европы;
Мы сотрудничаем с передовыми ВУЗами в 3-ёх городах России;
Просрочка по кредитному продукту на основе наших моделей стремится к 0.

В команде с заказчиками мы:

Погружаемся в предметную область;
Прорабатываем постановку задачи;
Ищем и исследуем данные;
Выбираем оптимальные методы моделирования;
Разрабатываем и верифицируем модели;
Готовим отчеты о разработке и презентуем результаты;
Мониторим модели;
Наслаждаемся результатом.

В рамках работы над задачей мы будем:

Разрабатывать и улучшать инструменты для машинного обучения (внутренние наработки, библиотеки);
Использовать прогнозное моделирование, чтобы оптимизировать бизнес риск метрики;
Работать в команде с портфельными менеджерами, чтобы понять нужды бизнеса и предложить возможные решения;
Разрабатывать модели машинного обучения;
Разрабатывать архитектуру пилотов для тестирования гипотез;
Прокачивать коллег и развиваться самим.

Качественные факторы кандидатов с высоким Feature important:

В процессе образование в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области (минимум первый курс);
Понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения;
Знания применения алгоритмов машинного обучения (GLM/Regression, Trees, Random Forest, Boosting), а также знание их преимуществ, недостатков и ограничений;
Приветствуется знание принципов работы нейронных сетей и опыт использования библиотек для их обучения (Keras/PyTorch/TensorFlow);
Знание Python и основных DS библиотек;
Отличные знания английского языка (устный и письменный) как преимущество;

Условия труда:

Срочный трудовой договор (3 месяца);
Бесплатная подписка СберПрайм+.

А ещё у нас есть:

Развитая IT архитектура. Мощный GPU кластер, возможность расчётов на суперкомпьютере top30 в мире;
Работа над передовыми задачами в банковском секторе;
Постоянное развитие: обучающие курсы от лучших университетов и компаний (МФТИ, ВШЭ, NVIDIA и другие), участие в международных конференциях;
Большую сильную команду;
Развитое DS community.