Аналитик данных в ПАО Сбербанк Москва

Аналитик данных в команду кредитного решения Сбера. Разработка системы принятия решений и предиктивная аналитика для корпоративного кредитования на базе ML.

Задачи:

• Разрабатывать и внедрять передовые методы финансовой аналитики с использованием инструментов анализа данных и ML
• Проектировать компоненты автономных систем принятия решений для управления кредитным портфелем
• Исследовать скрытые взаимосвязи и влияние макроэкономических, отраслевых и поведенческих факторов на портфель
• Формировать и тестировать гипотезы с применением методов математической статистики
• Создавать интерактивные дашборды и аналитические продукты для принятия стратегических решений
• Участвовать в полном цикле: от сбора и обработки данных до презентации результатов топ-менеджменту
• Проводить ad-hoc исследования, влияющие на портфельную стратегию

Требования:

• Высшее образование в топ-вузах (МФТИ, ВШЭ ФКН, МГУ, МИФИ, МГТУ)
• Уверенное владение SQL и Python для анализа данных и построения моделей
• Знание основных портфельных риск-метрик (PD, LGD, EAD) либо готовность быстро в них погрузиться
• Хорошая база по инструментам машинного обучения, знания математической статистики и теории вероятности: проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ, основы моделирования

Условия:

• Работа в современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета
• 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

Навыки:

• SQL
• Python
• машинное обучение
• математическая статистика
• теория вероятности
• регрессионный анализ
• байесовская статистика
• LLM