Вакансия № 28657424 добавлена в базу данных сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Воскресенье, 27 октября 2024 года.
Дата обновления вакансии № 28657424 на сайте Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Четверг, 14 ноября 2024 года.
Обращаем Ваше внимание, что на момент обращения к работодателю вакансия № 28657424 может быть уже занята. Администрация сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье) приносит извинения за доставленные неудобства.
Банк России рассматривает кандидатов на текущие вакансии в Департамент Исследований и Прогнозирования.
Самостоятельное или в рамках команд из двух-трех человек решение экономических и исследовательских задач, требующих применения алгоритмов машинного обучения (по запросам структурных подразделений и руководства Банка России):
-
высшее математическое/физико-техническое образование;
-
знание теоретической макроэкономики (динамические модели общего равновесия, теория экономического роста) и теоретической микроэкономики (теория потребительского выбора, теория фирмы, теория рыночного равновесия), а также основ бухгалтерского учета (на уровне концептуального понимания того, что происходит с отдельными статьями баланса и прибыли при тех или иных действиях компаний/банков);
-
навыки макромоделирования (DSGE, VAR, DFM);
-
желательно наличие знаний в агентно-ориентированных моделях, causal inference (potential outcomes, non-confoundness, do-операторы, ladder of causation, методы оценки (propensity scores, TLME, IV, diff-in-diff)), тестировании гипотез (t-тест, LR-тест, хи-квадрат тест, дельта-метод, бутстрап);
-
опыт выполнения прикладных проектов (наличие проектов, выполненных самостоятельно или в небольшой команде);
-
знание Python или R;
-
регулярное чтение статей по профессиональной теме;
-
будет преимуществом знание матстатистики (сходимости, асимптотическая теория, байесовская статистика), классического машинного обучения (концепции обучающей, валидационной и тестовой выборок, градиентный бустинг, случайный лес), глубокого обучения (градиентный спуск, DNN, RNN, CNN, трансформеры);
-
также будет преимуществом наличие статей в международных реферируемых журналах (Q1-Q2).