Machine Learning Engineer (платформа Sber.DS)

• Сбер
• Россия, Москва

В Сбере в Управлении валидации, в Центре валидации моделей корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Machine Learning Engineer.

ОТКЛИК НА ВАКАНСИЮ

ПОДПИСАТЬСЯ

ПОХОЖИЕ ПОЗИЦИИ

• SENIOR DATA SCIENTIST (ДЕПАРТАМЕНТ ПО РАБОТЕ С КЛИЕНТАМИ МАШИНОСТРОЕНИЯ)
• FULL-STACK РАЗРАБОТЧИК (.NET)
• ГЛАВНЫЙ СПЕЦИАЛИСТ
• ГЛАВНЫЙ ЭКОНОМИСТ (DIGITAL TREASURY)
• РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ ПО ИССЛЕДОВАНИЮ ДАННЫХ

ПРОСМОТРЕТЬ ВСЕ

ОПИСАНИЕ ВАКАНСИИ

Управление валидации Сбера – это «большая четверка» в области DataScience. Сотрудники управления участвуют в проектах по улучшению предиктивных моделей, моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Банка. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и митигации модельного риска по всем бизнес-направлениям.

Основные задачи:

Развитие проектов Управления Валидации по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов, таких как:

• Автоматизация процесса количественной валидации моделей и регулярного мониторинга моделей
• Разработкаархитектуры хранения данных, необходимых для валидации и разработки моделей
• Интеграция существующихPython-библиотек соSber.DS
• Создание инструментов для автоматической разработки моделей -AutoML
• Рефакторинг существующих библиотек (в том числе валидационных тестов)

Периметр моделей включает в себя два больших стрима: модели бизнеса и риск-модели.

К первому стриму относятся модели предодобренных предложений, управление CLTV, прогнозирование развития бизнеса клиентов, модели анализа новостных источников, рекомендательные системы (nextbestaction), модели прогнозаcash flow, оценки стоимости залогов.

К стриму риск-моделей относятся модели кредитного риска (PD, LGD, EAD), ПВР, МСФО, а также бизнес модели, текстовой аналитики, в том числе blackbox алгоритмы, модели оптимальной суммы/срока кредита (RBL/RBP/RBT).

Мы активно участвуем в развитии собственной системы для разработки и валидации моделей – Sber.DS. Для неё мы занимаемся написанием пользовательских узлов.

У нас есть несколько внутренних библиотек, упрощающих разработку моделей: AutoML, featureselection, WoE-биннинг. Эти библиотеки необходимо развивать, а также создавать новые.

Требования:

• Техническое высшее образование (предпочтение отдаётся выпускникам ВШЭ, МФТИ, МГУ, РЭШ);
• Хорошее знание Python (стандартные библиотеки, умение применять ООП,ML-stack)
• Опыт работы сgit
• Опыт работы с базами данных (Oracle, SQL)
• Понимание принципов построения моделей машинного обучения
• Системное мышление, желание разбираться в предметной области, в бизнес-процессах.

Плюсом будет:

• Опыт работы сLinux-системами
• Опыт работы сdocker
• Знание R(есть легаси на нём)
• Опыт работы с экосистемой Hadoop (Spark, Hive)
• Опыт работы с Flask/Django

Условия:

• График работы: 5/2, сокращенный рабочий день в пятницу;
• Конкурентные условия труда, достойная заработная плата (оклад + квартальные и годовая премии);
• ДМС для сотрудников и родственников;
• Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции;
• Льготные условия по кредитам, а также скидки от партнеров Сбера;
• Большой и комфортный офис со спортзалом.

ОТКЛИК

ПОДПИСАТЬСЯ

ТРЕБОВАНИЯ К КАНДИДАТУ

Профессиональный опыт*

1 год (Опционально)