Middle/Senior data scientist (Управление Модельных Рисков)
Описание
Управление Модельных Рисков - «by-design» уникальное подразделение, которое «видит» все AI/ML модели Банка, понимает процессы/точки принятия решений моделями, кривая обучения у наших сотрудников «круче», чем в подразделениях, разрабатывающих модели. Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах. Мы ищем DS/Quant с экспертизой на стыке финансовой математики, торговых алгоритмов и ML для работы в направлении Модельного Риска Торговой Книги. Вы будете выступать ключевым звеном контроля качества моделей и агентов, используемых в оценке рисков и ценообразовании финансовых инструментов.Обязанности оценка качества моделей ClassicML, работающих на финансовых рынках, в том числе торговых алгоритмов проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов, а также риск-моделей (включая VaR, CVA, PFE) создание инструментов автоматизированного и автономного управления модельным риском. Требования знание теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов опыт работы на стороне разработки или валидации ClassicML моделей уверенные навыки программирования на Python, опыт разработки структурированного и поддерживаемого кода знание базовых принципов построения моделей прайсинга производных финансовых инструментов опыт работы с количественными моделями в финансах или смежных областях будет преимуществом участие в летних школах или курсах: Vega, ЦМФ – также является преимуществом. Условия работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская ежегодный пересмотр зарплаты, 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 вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.