Machine Learning Engineer (платформа Sber.DS)

з/п не указана

Требуемый опыт работы: 1–3 года

Полная занятость, полный день

В Сбере в Управлении валидации, в Центре валидации моделей корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Machine Learning Engineer.

Управление валидации Сбера – 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

Условия:

  • 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, а также скидки от партнеров Сбера;
  • Большой и комфортный офис со спортзалом.

Атмосфера

Преимущества работы в Сбере:

Работа в одной из ведущих высокотехнологичных компаниий

Участие в международных конференциях

Возможность публикации статей в международных изданиях

Влияние на развитие сфер на уровне страны

Развитое профсообщество

Делай мир лучше со Сбером

Ключевые навыки

Python
ORACLE
SQL

Адрес

Кутузовская, Кутузовская, Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Показать на большой карте

Вакансия опубликована 19 февраля 2021 в Москве

Похожие вакансии