Руководитель направления по интеллектуальному анализу данных (Team lead)

Компания: Альфа-Банк

Локация: Москва

О компании

Альфа-Банк является одним из ведущих финансовых учреждений в России, предоставляющим широкий спектр банковских услуг для физических и юридических лиц. Банк активно развивает инновационные решения в области финансов, включая цифровые платформы и аналитику данных. Благодаря современным технологиям, Альфа-Банк занимает стабильные позиции на рынке и предоставляет своим клиентам удобные и безопасные финансовые инструменты.

Ключевые факты:

• Основан в 1990 году.
• Более 8 миллионов клиентов.
• Более 30 тысяч сотрудников по всей стране.
• Услуги по кредитованию, расчетно-кассовому обслуживанию и инвестициям.

О вакансии

Команда, занимающаяся интеллектуальным анализом данных в Альфа-Банке, работает над процессами моделирования рисков в розничном бизнесе. В состав группы входят 3-4 специалиста по данным (Data Scientists), которые находятся в постоянном взаимодействии с бизнес-заказчиками и контрагентами, включая риск-менеджеров и IT-специалистов. Основная цель команды — разработка и поддержка моделей кредитного риска для различных направлений бизнеса.

Руководитель направления должен быть готов к активному общению на всех этапах жизненного цикла моделей. Он будет планировать и контролировать выполнение задач, а также помогать команде с решением сложных задач и проводить code review. Предполагается постоянное улучшение существующих процессов и фреймворков, что позволит повысить эффективность работы.

Чем предстоит заниматься:

• Руководить моделированием рисков в розничном бизнесе.
• Разрабатывать и поддерживать модели кредитного риска.
• Анализировать слабоструктурированные данные в Hadoop.
• Внедрять новаторские подходы к моделированию на основе данных.
• Тестировать эффективность новых источников данных.

Что мы предлагаем:

• Возможность работать в ведущем финансовом учреждении страны.
• Разнообразные возможности для обучения и повышения квалификации.
• Участие в интересных и сложных проектах с использованием современных технологий.

Обязанности

• Руководить командой моделирования рисков в розничном бизнесе.
• Общаться с бизнес-заказчиками и контрагентами на всех этапах жизненного цикла моделей.
• Планировать задачи и контролировать их выполнение.
• Помогать команде в решении задач и проводить code review.
• Репортить прогресс задач бизнес-заказчикам и руководителям.
• Улучшать текущие процессы и фреймворки.
• Разрабатывать модели кредитного риска и регуляторные модели.
• Анализировать слабоструктурированные данные в Hadoop.
• Экспериментировать с новыми подходами к моделированию.
• Анализировать эффективность новых источников данных.

Требования

• Всё о работе
• Приведи друга
• Руководить направлением моделирования рисков розичного бизнеса (команда из 3-4 DS);
• Много общаться с бизнес-заказчиками и контрагентами, ответственными за различные этапы жизненного цикла моделей (риск-менеджеры, валидация, ml ops, BI, IT и тд);
• Планировать задачи и контролировать их выполнение;
• Помогать команде в решение задач и проводить code review;
• Репортить прогресс по задачам бизнес-заказчикам и вышестоящим руководителям;
• Улучшать текущие процессы и фреймворки.
• Разработка и поддержание моделей кредитного риска для розничного бизнеса, а также регуляторные модели ПВР для розничного и поточного кредитования малого и среднего бизнеса (PD, EAD, LGD);
• Аналитика слабоструктурированных данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях;
• Эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например применение методов NLP для анализа данных о юрлицах, не укладывающихся в реляционную модель данных);
• Поведенческая аналитика и сегментация;
• Анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных.
• Физико-математическое, экономико-математическое образование;
• Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• Развитое логическое мышление;
• Опыт аналитической работы от 6 лет, в том числе опыт разработки статистических моделей;
• Опыт руководства командой является преимуществом;
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: scipy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm и т. п.

Похожие вакансии