Data Scientist (направление анализа данных и разработки моделей)

Управление процессных и финансовых моделей специализируется на разработке моделей для управления активами и пассивами Банка, структурой баланса, управления процентным риском, риском ликвидности и достаточностью капитала. Мы в поисках коллеги в стрим финансового моделирования/финансового инжиниринга, здесь основной пул задач связан с разработкой моделей досрочных погашений и моделированием ипотечных процессов. От нас обеспечим возможность участвовать в амбициозных проектах и заметно влиять на принятие эффективных управленческих решений.

Чем предстоит заниматься:

• разработка поведенческих моделей досрочного погашения срочных продуктов Банка и моделей динамики продуктов неопределенной срочности для прогноза метрик структурных балансовых рисков Банка;
• разработка прогностических моделей эластичности спроса на банковские продукты по цене и другим факторам для управления структурой баланса Банка, ликвидностью и ценовой политики по продуктам;
• разработка финансовых моделей для ценообразования продуктов Банка с учетом риска и анализа финансовой рентабельности продуктовых предложений Банка;
• прикладной анализ данных и разработка моделей по другим направлениям для повышения эффективности бизнес-процессов, снижения затрат Банка и снижения рисков.

Что мы ожидаем:

• хорошие знания и опыт практического применения теории вероятностей и математической статистики;
• знание основных алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, анализ и прогнозирование временных рядов;
• опыт разработки моделей на языках Python или R;
• знание основного инструментария стэка Python: Jupyter, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels или аналогов в R;
• опыт работы с базами данных, владение языком запросов SQL;
• хорошие знания английского языка будут очень ценны для нас.

Будет плюсом:

• опыт работы в Казначействе, подразделениях управления рисками банковской книги;
• знания финансовых рынков, рынков банковских продуктов, финансового учета;
• опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue);
• опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL);
• знания финансовой математики, случайных процессов и стохастического анализа;
• опыт работы с системой контроля версий Git.