Стажер Data science в управление модельных рисков

Наша команда занимается оценкой и управлением модельных рисков различных AI-решений Банка. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения, AI-агентов и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и снижения модельного риска по всем бизнес-направлениям. Открытая вакансия находится на стыке DS и дата-аналитики, успешный кандидат значительно расширит кругозор в части того, какие ML-модели и AI-агенты работают в ПРОМ процессах и как влияют на бизнес Банка. _Мы:_ * _мониторим и валидируем все значимые ML-модели и AI-агентов Сбера, влияющих на финансовый результат. Мониторинг/валидация - всесторонняя проверка модели, включая попытки по автоматическому построению лучшего альтернативного AI-решения, челлендж подхода._ * _разрабатываем и автоматизируем методы для мониторинга/валидации Ai-решений различных классов_ * _строим систему отчетности для управления модельным риском._

• разбираться в результатах работы различных ML-моделей и AI-агентов, анализировать влияние моделей на бизнес-процессы Банка, искать возможные ошибки и проблемы в моделях
• разбираться в структуре различных моделей, тестировать корректность AI-решений, челленджить подход разработчика, разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle), оценивать применимость подхода с учетом имеющихся норм и макроэкономической конъюнктуры
• исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию
• автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга
• разрабатывать и автоматизировать подходы по нахождению ошибок в коде внедрения моделей и минимизации возникновения инцидентов операционного риска.

• статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства
• знание машинного обучения и статистического анализа
• знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных
• опыт работы с LLM и агентными системами через API
• знание Python и основных библиотек анализа данных
• знание SQL, навыки работы с базами данных
• опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке
• коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка
• большой плюс: опыт работы с регуляторными моделями Basel
• большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

• гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю
• возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.