Сбербанк
Москва
Полный день, Нет опыта, Полная занятость, Стандарт

Ключевые навыки

Python
Аналитические исследования
Сбор и анализ информации
Статистический анализ
Octave

Об обязанностях:

  • Разработка и реализация моделей и стратегий в рейтинговании юридических лиц;
  • Исследование возможностей повышения эффективности текущих прогнозных моделей;
  • Формирование гипотез при анализе процесса, тестирование и отбор гипотез;
  • Формирование ценностных предложений по развитию продукта на основе ML;
  • Сбор, анализ, систематизация требований со стороны заказчиков;
  • Анализ выведенного функционала в ПРОМ: что необходимо исправить/улучшить.
  • Анализ эффективности информации внутренних и внешних поставщиков данных, используемых в процессе кредитования физических лиц;

Требования:

  • Высшее образование;
  • Опыт работы в сфере работы с данными от года;
  • Приветствуется опыт разработки моделей; владение одним из языков анализа данных (Python, Octave, Matlab, R);
  • Умение систематизировать и обрабатывать большой объем информации;
  • Умение расставлять приоритеты по задачам;
  • Отличные коммуникативные навыки; аналитический склад ума, умение самостоятельно разбираться в новом материале, документации.

Мы ценим своих сотрудников и предлагаем:

  • Курсы повышения квалификации несколько раз в год;
  • Возможность посещения (как в качестве слушателя, так и в качестве выступающего) всероссийских и международных IT-конференций;
  • График работы – стандартный, но с гибким подходом, сокращенный рабочий день в пятницу (до 16.45);
  • ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников;
  • Работа в команде профессионалов, возможность разрабатывать уникальные и крупные проекты масштаба нашей страны;
  • Большой и комфортный офис со спортзалом, кинозалом, библиотекой, столами для пинг-понга, кафе для сотрудников;
  • Широкий спектр дисконт–программ, скидок и привилегий от компаний-партнеров;
  • Льготное кредитование в Сбербанке – возможность пользоваться премиальными продуктами Банка на специальных условиях;
  • Материальная помощь – в радостных и не очень случаях.