Data scientist в Центр Модельных Рисков Банковской и Торговой Книги
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 напралении 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: торговые алгоритмы, оценка эластичности по цене, кластеризация клиентов и т.д. проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов, а также риск-моделей (включая VaR, CVA, PFE) анализ корректности математических предпосылок, устойчивости моделей и их соответствия бизнес-требованиям и рыночным условиям оценка и контроль рисков агентов, работающих в торговых алгоритмах, процессах прайсинга финансовых инструментов и оценки рыночных рисков создание инструментов для автоматизации процессов мониторинга моделей и агентов с использованием Python подготовка аналитических заключений по результатам валидации, формирование рекомендаций по доработке моделей презентация результатов работы, аргументация выводов и защита предложенных решений перед разработчиками моделей, риск-менеджментом и бизнес-заказчиками. Будет плюсом: навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. 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.