от компании (организации): Сбер для экспертов в городе (населённом пункте): Москва, Россия
в отрасли экономики "Информационные технологии, интернет, телеком" → "Банковское ПО"
с заработной платой: по договоренности
Вакансия № 15940728 добавлена в базу данных сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Вторник, 30 июля 2024 года.
Дата обновления вакансии № 15940728 на сайте Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Среда, 25 сентября 2024 года.
Обращаем Ваше внимание, что на момент обращения к работодателю вакансия № 15940728 может быть уже занята. Администрация сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье) приносит извинения за доставленные неудобства.
Требования к опыту работы:
1–3 года
Тип занятости:
полная занятость
График работы:
полный день
Дополнительные сведения о вакансии: Machine Learning Engineer
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 к работнику на вакансии: Machine Learning Engineer
- 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
Условия труда для работника на вакансии: Machine Learning Engineer
- 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.
Откликнуться на эту вакансию: Machine Learning Engineer
Предыдущая вакансия:
Вакансия № 15940725 на должность Системный аналитик (проект ЕФС) от компании Сбер для экспертов в городе (населенном пункте) Москва