Руководитель направления (отдел анализа данных, ИИ, кредитный риск)

Дата размещения вакансии: 04.05.2026
Работодатель: Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Неглинная улица 12
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Приглашаем вас стать частью команды Департамента надзора за системно значимыми кредитными организациями, созданного в 2013 году для обеспечения надежности крупнейших банков России. Мы разрабатываем меры для повышения устойчивости поднадзорных организаций через риск-ориентированный надзор, анализируем стратегию и финансовое положение банков.
Наши надзорные группы оценивают планы восстановления финансовой устойчивости и разрабатывают рекомендации для их реализации. Если вы хотите внести вклад в безопасность финансовой системы и развивать свои навыки, ознакомьтесь с нашей вакансией.

Чем предстоит заниматься:

  • выявления системных паттернов в аналитических данных, узких мест и потенциальных зон для оптимизации с помощью ИИ;
  • разработка предложений по внедрению технологий искусственного интеллекта (машинное обучение, предиктивная аналитика) в надзорные процессы.

От Вас как будущего сотрудника мы ожидаем:

  • законченное высшее образование по специальности или направление подготовки: «математические методы в экономике», «финансы и кредит», «прикладная математика и информатика», компьютерные и информационные науки, технические науки;
  • опыт работы от 5-ти лет;
  • анализ данных: Уверенное владение SQL, Python (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels) или R для статистического анализа и обработки больших массивов данных;

  • моделирование рисков: Знание логистической регрессии, деревьев решений, случайного леса, градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM);

  • понимание ИИ: Практические знания о внедрении ML в бизнес-процессы (например, автоматизация скоринга, оптимизация лимитов, раннее предупреждение дефолта);

  • опыт разработки бизнес-инициатив: Составление бизнес-кейсов, оценка ROI от внедрения ИИ, взаимодействие с бизнес-подразделениями (риски, IT, продукт);

  • знание MLOps: Вопросы мониторинга и переобучения ML-моделей в продуктивной среде;

  • понимание требований к объяснимости модели (Explainable AI): SHAP, LIME, PDP

  • готовность работать в офисе.

Что мы предлагаем:

  • получение уникального опыта в мегарегуляторе;
  • возможности профессионального и карьерного развития;
  • привлекательная система мотивации;
  • широкий социальный пакет;
  • корпоративное обучение;
  • удобное расположение офиса(офисный формат работы).