Data Scientist (аудит/валидация моделей)

Описание

Управление внутреннего аудита приглашает в свою команду специалиста на направление аудита моделей и Data Science. Вам предстоит присоединиться к команде экспертов, занимающихся оценкой и улучшением моделей машинного обучения и данных, чтобы гарантировать их соответствие высоким стандартам и бизнес-целям.

Обязанности

• проведение аудита статистических, ML моделей (в т.ч. DL, LLM, нейросетевых моделей, NLP) и автоматизированных алгоритмов (оценка корректности методологии, разработки и применения моделей, расчетов и качества данных)
• диагностика проблем в банковских процессах и автоматизированных решениях (модели/алгоритмы), формирование рекомендаций по устранению
• проведение валидационных тестов, подготовка отчетов и материалов по результатам проверок
• развитие подходов и инструментов аудита (автоматизация тестов, внедрение новых методов)

Требования

• опыт в DS/ валидации/ model risk/ внутреннем аудите моделей (или смежно: аналитика/разработка моделей с фокусом на контроле и качестве)
• уверенный Python для анализа данных: pandas, NumPy; визуализация (matplotlib/seaborn) на уровне диагностики и объяснения результатов
• математическая статистика и основы ML: корреляционный/статистический анализ, метрики качества, ошибки I/II рода, понимание линейных моделей, деревьев/ансамблей, базовых нейросетевых подходов
• практический опыт проведения валидационных/проверочных тестов
• Apache Spark: уверенное владение PySpark/Spark SQL для обработки больших данных, оптимизация job (partitioning, join strategy, cache)
• навыки подготовки понятных отчетов для бизнеса/разработчиков/валидации (структура, выводы, риск ориентированные рекомендации).
• навыки воспроизводимых расчетов (environment, requirements, фиксирование датасетов/seed)
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
• аналитический склад ума, ответственность, коммуникабельность, работа в условиях ограниченного времени и многозадачности

Будет преимуществом:

• опыт разработки/обучения ML/NN для прикладных задач
• PyTorch или TensorFlow (для чтения/проверки реализации и артефактов обучения)
• опыт в аудите/внутреннем контроле/управлении модельными рисками (скоринг/лимиты/антифрод/, PD/LGD/EAD, NLP)
• SQL (продвинутый), Git, Linux
• разработка AI-агентов для прикладных задач (в т.ч. RAG)

Условия

• трудоустройство согласно ТК РФ
• гарантированный доход плюс премиальное вознаграждение
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• корпоративная пенсионная программа
• обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию
• реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение
• место работы: г. Санкт-Петербург, Шафировский проспект, 2