Machine Learning Engineer

Сбербанк для начинающих
Уровень зарплаты
от По договоренности
Москва

В ПАО Сбербанк в Управлении валидации, в Центре валидации моделей корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Machine Learning Engineer.
Управление валидации Сбербанка – это «большая четверка» в области Data Science. 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
Разработка архитектуры хранения данных, необходимых для валидации и разработки моделей
Интеграция существующих Python-библиотек со Sber.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 (next best action), модели прогноза cash 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 числеblackbox 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, feature selection, 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 с git
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 с Linux-системами
Опыт работы с docker
Знание R (есть легаси на нём)
Опыт работы с экосистемой Hadoop (Spark, Hive)
Опыт работы с Flask/Django
Мы предлагаем вам:
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 Сбербанка, а также скидки от партнеров Сбербанка;
Большой и комфортный офис со спортзалом.
Просмотр контактных данных вакансий доступен только после входа на сайт.
Вы можете войти на сайт или зарегистрировать новый аккаунт на этой странице.

Дата публикации вакансии
19 октября 2020



Хотите предложить свои услуги на международном рынке? Регистрируйтесь и размещайте сервисы на MicroTasks.io! (English only)