Наша команда занимается управлением модельным риском, возникающим в результате некорректной работы моделей. Этот риск может приводить к финансовым и репутационным потерям.

Главным образом, мы работаем с моделями на табличных данных. Также анализируем модели NLP. Пишем методики оценки рисков, разрабатываем валидационные тесты на Python. В ходе валидации, погружаемся в бизнес-процесс и строим альтернативные решения. Также настраиваем и проводим регулярный мониторинг моделей.

Мы автоматизируем процессы, как при помощи агентов, так и используя не агентские технологии и внутренние платформы.

Обязанности

* оценка качества моделей Classic ML: uplift, отклик, мультикласс, мультилейбл. Оценка работы модели и ее применимости в бизнес-процессе, верификация эффекта модели на бизнес

* исследовать подходы к моделированию и валидации, улучшать методологию, применять передовые технологии и распространять наработки

* автоматизировать процессы (валидация, мониторинг и т.д.), как с использованием агентов, так и без.

Требования

* высшее образование в области технических / физико-математических наук

* знание классического машинного обучения

* опыт работы и понимание подходов, используемых в кампейнинге: uplift, PyBoost, модели отклика, модели склонности

* понимание основ A/B тестирования

* знание Python и библиотек анализа данных: PyTorch, HuggingFace и Transformers

* знание PySpark, SQL

* опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессе

* знание основ NLP. Плюсом будет опыт построения агентов или знания в этой области.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

* офисный формат работы

* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* скидки на продукты компаний-партнеров

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.