Data engineer/Data analytic (внедрение кредитных моделей и данные)
Коротко
Implements credit risk models into production, sets up monitoring and MLOps CI/CD, and builds data marts with DQ checks. · Needs: Higher technical/mathematical education, SQL (analytical functions, subqueries), Python (coding, debugging, testing, profiling), BitBucket, Jira, Confluence
Описание от работодателя
Ищем кандидата для участия в работе команды внедрения рисковых моделей Банка. Внедряемые модели участвуют в процессах кредитования и имеют высокое влияние, поэтому с одной стороны - скорость внедрения, а с другой - обеспечение должного качества (корректность реализации, настройка их автоматического тестирования и мониторинга в ПРОМ) имеют исключительно важное значение.
Обязанности участие в проектах по внедрению готовых математических моделей в ПРОМ (анализ и оценка поступающих бизнес-требований, опромышливание моделей)
помощь в поддержке внедренных моделей и настройка их мониторинга (используются как свое решение, так и смежные)
развитие процесса внедрения моделей в рамках MLOps: CI/CD для ML - автоматизация тестирования качества кода, настройка автоматического деплоя
формирование технических требований к доработке централизованной инфраструктуры системы принятия решений для ускорения/автоматизации внедрения моделей
внедрение витрин данных используемых для разработки и внедрения моделей и настройка DQ-проверок.
Требования высшее техническое или математическое образование
Знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
навыки работы с Python (кодирование, отладка и тестирование кода, владение профилированием и оптимизацией, а также визуализация данных)
команда внедрения моделей использует в работе современный стек технологий: BitBucket, Jira, Confluence, Pycharm, Jenkins, Kubernetes, Spark 3.2+
аналитические навыки (системная аналитика, прототипирование сбора данных и профилирование).
Приветствуется:
опыт работы с Kubernetes, микро-сервисной архитектурой
опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive)
опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst/ Machine Learning Engineer.
Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
офисный формат работы
ежегодный пересмотр зарплаты
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера