Senior Data Scientist

Описание вакансии

компания "дб ао сбербанк"

в департамент risk data science мы ищем опытного senior data scientist, который усилит направление разработки моделей машинного обучения для управления рисками банка.

наша команда ведёт ml-решения по полному жизненному циклу: от глубокого анализа данных и формулирования гипотез до выкатки в production, мониторинга и защиты перед валидаторами. ключевые фокусы: кредитный риск (розница и корпоративный бизнес), портфельные модели, антифрод и взыскание (soft/hard collection).

чем предстоит заниматься:

• самостоятельно вести модели и другие data science решения по полному жизненному циклу;

• совместно с бизнесом определять задачи, формулировать и проверять гипотезы;

• проводить исследования, разрабатывать и улучшать модели и аналитические решения;

• участвовать во внедрении, мониторинге и сопровождении решений в production;

• анализировать качество и деградацию моделей, определять причины изменений и необходимые действия;

• участвовать в развитии инфраструктурных инструментов команды;

• представлять результаты и обосновывать принятые решения перед бизнесом, валидаторами и другими стейкхолдерами;

• участвовать в ревью решений коллег и делиться опытом внутри команды.

что мы ждем от кандидата:

• опыт от 3 лет в роли data scientist в банковском секторе, мфо или финтехе с практикой разработки риск-моделей (кредитные риски, скоринг, фрод, коллекшн).

• уверенный стек: python (pandas, numpy, scikit-learn, lightgbm, catboost, xgboost) и продвинутый sql.

• глубокое понимание метрик оценки моделей (roc-auc, gini, ks, psi) и принципов контроля устойчивости решений.

• понимание процессов мониторинга данных и моделей (data quality, data drift, concept drift).

• знакомство с практиками ml в продакшене: контейнеризация (docker), api, ci/cd, версионирование данных и моделей, воспроизводимость экспериментов.

• умение говорить на языке бизнеса: просто объяснять сложные технические и математические концепции стейкхолдерам и валидаторам.

• самостоятельность, системный подход к декомпозиции задач и внимание к качеству кода.

будет преимуществом:

• понимание ключевых регуляторных концепций риск-моделирования (pd, lgd, ead, мсфо 9) и опыт взаимодействия с аудиторами/регулятором.

• опыт или интерес к современным ai-направлениям: llm/genai, ai-агенты и автоматизация аналитических пайплайнов в задачах risk data science.

что мы предлагаем:

• масштабные задачи: работа с большими объемами данных и прямое влияние разработанных моделей на финансовые и риск-показатели банка.

• комфортный формат: гибкий гибридный график работы (офис в алматы + удаленные дни).

• профессиональная среда: сильная инженерная культура, отсутствие бюрократических тупиков, свобода в выборе инструментов и подходов.

• официальное трудоустройство и конкурентный уровень заработной платы (обсуждается индивидуально по результатам интервью).

• развитый социальный пакет и возможности для профессионального роста и обучения.