График работы:
Полный день
Занятость:
Полная занятость
Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Москва, улица Балчуг, 2

Присоединяйтесь к Службе текущего банковского надзора, обеспечивающей стабильность банковской системы России и защиту интересов вкладчиков. Мы осуществляем постоянный мониторинг кредитных организаций, соблюдение законодательства и выявление рисков, угрожающих финансовой устойчивости банков. Кураторы службы анализируют отчетность и разрабатывают рекомендации по надзорным мерам. Ищем талантливых специалистов для безопасного функционирования банковской системы.

Вакансия открыта в Центре автоматизации надзорных процессов.

Наша команда дружная и нацеленная на результат!

Задачи:

  • разобраться в бизнес-проблеме;

  • найти источники данных, подготовить и проанализировать данные;

  • выявить закономерности и аномалии в массивах данных;

  • создать автоматизированный процесс обработки данных;

  • самостоятельно разработать и внедрить модели машинного обучения: модели прогнозирования, модели классификации, регрессии и кластеризации;

  • разработать модели предсказания дефолта заемщика;

  • кластеризовать тексты методами машинного обучения для последующей их до разметки асессорами и LLM;

  • обучить модели классификации текстов на предмет представления интереса для использования в работе Службы текущего банковского надзора.

  • взаимодействовать с подразделениями Банка России с целью внедрения передовых практик моделирования.

Наши ожидания от кандидатов:

  • высшее техническое образование;
  • релевантный опыт работы от 3х лет;
  • опыт работы с элементами современной Big Data экосистемы в качестве администратора, аналитика данных или специалиста по исследованию данных;

  • понимание банковских процессов, знание основ банковской деятельности;
  • понимание принципов и методов машинного обучения, включая классические подходы, LLM, RAG, мульти-агенты;

  • умение выстроить процесс разработки, валидации, внедрения и мониторинга модели машинного обучения по методологии CRISP-ML или её аналогов;

  • уверенные навыки ETL, разметки данных, в том числе с помощью LLM;

  • способность перевести бизнес-требования в термины задачи машинного обучение;

  • владение языками программирования: python, SQL, другие будут преимуществом (HTML, CSS, JavaScript, VBA). Библиотеки: numpy, pandas, dask, scipy, matplotlib, seaborn, plotly, scikit-learn, SQLAlchemy, CatBoost, XGBoost, LightGBM, NLTK, Spacy, PyTorch, Transformers, shap. HUE, JupyterHub, Apache SuperSet, GitLab, Apache Airflow. Apache Spark, Impala.

Мы предлагаем:

  • получение действительно уникального опыта в мегарегуляторе, участие в проектах, которые напрямую или косвенно затрагивают весь финансовый рынок России;
  • возможности для профессионального развития и развитую ИТ культуру: наставничество, обучение в Университете Банка России, профессиональные клубы, конференции, сильная команда руководителей и коллег;
  • работу с современным стеком технологий;
  • работу в сбалансированных и полнофункциональных проектных командах;
  • стабильность при постоянном развитии;
  • широкий социальный пакет (дополнительные дни к отпуску, возможности для отдыха по льготным ценам, свой многопрофильный медицинский центр, корпоративные скидки на спорт и активная спортивная жизнь внутри Банка России, пенсионная программа и многое другое);
  • офисный формат работы;
  • офис м. Новокузнецкая/Третьяковская (шаговая доступность).

Похожие вакансии

ML Engineer (Multimodal GigaChat Data)
СБЕР

Уверенный Python (алгоритмы, структуры данных, async). Опыт работы с данными в ML-задачах. Понимание метрик качества моделей. Базовая статистика.

Старший ML-инженер (RecSys)
МАГНИТ, Розничная сеть

Самостоятельно вести проекты, продвигать data-driven подход к развитию сервисов. Хорошие знания по математике и основам статистики. Опыт работы с...

Lead AI/ML Engineer (NLP / LLM)
СБЕР

Опыт: 3+ лет в сфере Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) и Deep Learning (DL). Технический стек: Уверенное...

ML Engineer
СИГМА

Наличие высшего образования в области прикладной информатики, Data Science, математики. Опыт работы в коммерческой разработке, подтвержденный в трудовой книжке: От...

ML Engineer (ASR, GigaChat Data)
СБЕР

Уверенный Python (алгоритмы, структуры данных, async). Опыт работы с данными в ML-задачах. Понимание метрик качества моделей. Базовая статистика.