Полная занятость
Данные по вакансии
График работы: Гибкий график
Тип занятости: Полная занятость
Количество рабочих мест: 1
От 0 ₽ До 0 ₽
02-02-2024
Дополнитльная информация о вакансии:
Банк России рассматривает кандидатов на текущие вакансии в Департамент Исследований и Прогнозирования. Самостоятельное или в рамках команд из двух-трех человек решение экономических и исследовательских задач, требующих применения алгоритмов машинного обучения (по запросам структурных подразделений и руководства Банка России): общение с постановщиком задачи; изучение мирового опыта решения похожих задач; формирование плана выполнения задачи (включая формирование методологии сбора данных, если нужно); построение и тестирование моделей; оптимизация и участие во внедрении моделей; представление результатов выполнения проекта (презентация/аналитическая записка/статья). Примеры задач: построение моделей вероятности дефолта юридических лиц; построение моделей вероятности дефолта физических лиц; разработка новых и адаптация существующих статистических тестов, позволяющих идентифицировать проблемы скоринговых моделей и моделей вероятности дефолта. От Вас как будущего сотрудника мы ожидаем: высшее математическое/физико-техническое образование; опыт выполнения прикладных проектов в области PD и скоринговых моделей (наличие проектов, выполненных самостоятельно или в небольшой команде); понимание алгоритмов интерпретируемого машинного обучения (LIME, Shap, PDP, CDP, ALE) и их преимуществ и недостатков; знание классических алгоритмов (линейные модели, случайный лес, градиентный бустинг) и архитектур глубокого машинного обучения (DNN, RNN, CNN, трансформеры); знание классических методологий валидации и калибровки скоринговых моделей и моделей вероятности дефолта (PIT and TTC calibration, PSI, binomial test, Hosmer-Lemeshow test); умение читать и разбираться в литературе по статистическим тестам (понимание сходимостей, асимптотической теории, бутстрапа); владение Python (numpy, pandas, sklearn, xgboost, catboost, pytorch, PyG, tensorflow); знакомство с Hadoop, SQL, Spark; регулярное чтение статей по профессиональной теме; знания в области графовых нейронных сетей будут преимуществом; также будет преимуществом наличие статей в международных реферируемых журналах (Q1-Q2) и в сборниках конференций. Условия: получение уникального опыта в мегарегуляторе; возможности профессионального и карьерного развития; привлекательная система мотивации; широкий социальный пакет; корпоративное обучение; удобное расположение офиса.
Образование: Не указано
Опыт работы от: 0