Отдел исследования данных управления комплаенс ищет middle DS.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• Улучшение моделей риск-оценки клиента (склонности к ведению нелегальной деятельности, совершению противоправных действий). Анализ источников данных, формирование и проверка новых признаков. Мониторинг моделей, определение факторов, приводящих к деградации.
• Разработка моделей выявления подозрительных клиентов/операций по редким типологиям AML.
• Разработка моделей ранжирования событий на финансовом рынке, определение наиболее вероятных с точки зрения участия инсайдеров.

Требования

Требования:

• Профильное высшее образование, опыт работы в DS не менее года.
• Хорошее знание статистики, умение проверять гипотезы на стат. значимость.
• Знание Python и основных библиотек (numpy, pandas, scipy, sklearn).
• Умение производить отбор признаков различными методами.
• Уверенное владение популярными алгоритмами машинного обучения (логистическая регрессия, беггинг, бустинг и др.) и специализированными библиотеками (LightGBM, CatBoost и др.).
• Знание SQL.
• Знание фреймворков PyTorch/Tensorflow/Keras.
• Умение работать с графовыми данными.

Будет большим плюсом:

• Знание pySpark
• Опыт построения моделей на графовых данных (link prediction, anomaly detection)
• Понимание архитектуры трансформеров
• Успешное участие в соревнованиях или хакатонах

Условия

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
• Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
• Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
• Корпоративная пенсионная программа.