Sberseasons - оплачиваемая программа стажировок для студентов очной формы обучения.
В рамках стажировки ты сможешь:
- работать над интересными задачами, которые влияют на жизни миллионов пользователей Сбера
- выбрать удобный для тебя график и работать от 20 часов в неделю
- погрузиться в сообщество профессионалов и перенять опыт Наставника
Наша команда занимается оценкой и управлением модельного риска. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и оценки модельного риска по всем бизнес-направлениям.
Мы:
• ИТ-валидируем абсолютно все модели Сбера, способные значимо повлиять на финансовый результат. ИТ-валидация – проверка того, что модель внедрили правильно, а также проверка качества данных. Модели стекаются к нам со всех уголков необъятного Сбера (розничный и корпоративный бизнес, финансы, экосистема)
• Разрабатываем и автоматизируем методы для валидации моделей различных классов (в свете усложнения моделей Сбера особенно актуально)
• Строим платформу для онлайн-мониторинга и автовалидации моделей.
Обязанности
• анализировать код и проводить идентификацию ИТ-составляющей модельного риска
• проводить проверку качества данных
• автоматизировать процессы ИТ-валидации (создавать ИТ-валидационные тесты на языке Python).
Почему это интересно:
• стажеры решают боевые задачи, поэтому ты сразу начнешь получать реальный опыт работы в DataScience
• ты познакомишься со всем многообразием моделей в экосистеме Сбера
• ты присоединишься к сильной команде из студентов и выпускников НГУ и НГТУ.
Требования
• хорошо знаешь мат. статистику и теорию вероятностей
• разбираешься в Python/SAS/R и основных библиотеках анализа данных
• знаешь основы Data Science
• умеешь писать запросы SQL/Oracle PL.
Условия
• стажировка от 3 до 6 месяцев с дальнейшей возможностью приема в штат
• уютный офис в центре Новосибирска на Димитрова 2
• корпоративное обучение, доступ к обучающим ресурсам,DS-митапы и большое внутреннее DS сообщество.
