Middle/Senior data scientist (Центр Модельных Рисков)

Задачи: — оценка качества моделей ClassicML, работающих на финансовых рынках, включая торговые алгоритмы, оценку эластичности по цене, кластеризацию клиентов и другие; — проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов и риск-моделей (VaR, CVA, PFE); — анализ корректности математических предпосылок, устойчивости моделей и их соответствия бизнес-требованиям и рыночным условиям; — оценка и контроль рисков агентов, используемых в торговых алгоритмах, процессах прайсинга и оценки рыночных рисков; — создание инструментов автоматизации мониторинга моделей и агентов с использованием Python; — подготовка аналитических заключений по результатам валидации и формирование рекомендаций по доработке моделей; — презентация результатов работы, аргументация выводов и защита решений перед разработчиками моделей, риск-менеджментом и бизнес-заказчиками. 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. Будет плюсом: — навыки работы с генеративными AI-моделями; — опыт создания AI-агентов и использования их в работе. 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.