О вакансии
Model Risk Management Department в Bank of Georgia ищет увлечённого, любознательного и talented Junior Data Scientist для присоединения к растущей команде. Вы получите возможность участвовать в различных инновационных data-driven продуктах и масштабируемых интеллектуальных системах.
Задачи
•Проводить валидацию моделей и оценивать их производительность, концептуальную обоснованность, качество входных данных и методологию разработки.
•Проводить анализ результатов моделей, включая back-testing.
•Оценивать соответствие новых и существующих моделей их назначению и целям использования.
•Выявлять ключевые предположения, ограничения и слабые стороны моделей, оценивать эффективность компенсирующих контролей и вносить вклад в практические рекомендации по снижению рисков.
•Разрабатывать эталонные (benchmark) и альтернативные (challenger) модели для поддержки оценки проверяемых моделей.
•Готовить чёткие, структурированные отчёты по валидации и представлять результаты команде.
•Развивать понимание Model Risk Policy и применять соответствующие требования в повседневной работе.
•Мониторить производительность моделей для раннего и проактивного выявления рисков моделей.
•Поддерживать деятельность по управлению моделями (model governance) и вносить вклад в оптимизацию процессов валидации и мониторинга через автоматизацию, учитывая регуляторные изменения и другие инициативы.
Требования
•Degree in Statistics, Mathematics, Data Science, Computer Science или related field.
•0–1 год релевантного опыта работы; сильный академический背景, опыт стажировки или портфолио личных и академических проектов приемлемы вместо профессионального опыта.
•Прочные базовые знания статистического моделирования и концепций machine learning.
•Владение Python и/или R; рабочее знание SQL для манипуляции и анализа данных.
•Знание концепций реляционных баз данных и моделирования данных.
•Базовые навыки визуализации данных и storytelling; умение строить базовые дашборды с использованием инструментов визуализации, под руководством.
•Умение коммуницировать аналитические insights как технической, так и нетехнической аудитории.
•Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем.
•Критическое мышление и внимание к деталям.
•Командный игрок и самостоятельный человек, с желанием учиться и приносить пользу, и can-do отношением.
•Способность методично устранять проблемы и эскалировать их старшим коллегам при необходимости.
•Восприимчивость к фидбеку и наставничеству как часть непрерывного профессионального развития.
•Владение письменной речью на грузинском и английском языках (чётко и ясно).
Будет плюсом
•Опыт в финансовом секторе, особенно в банковской сфере, является преимуществом, но не обязателен.
•Опыт работы со структурированными датасетами; опыт работы со сложными или крупномасштабными данными — плюс.
•Знание deep learning, reinforcement learning или natural language processing — преимущество.
•Знакомство с Large Language Models (LLMs) и их практическим применением; опыт prompt engineering, fine-tuning или LLM evaluation — плюс.
•Базовое понимание архитектуры трансформеров и механизмов attention; практический опыт с transformer-based моделями через академические или личные проекты — преимущество.
•Знание систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) и их компонентов, включая vector databases, embedding models и document retrieval pipelines, — плюс.
•Знакомство с ML фреймворками (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn и др.) и Big Data технологиями (Hadoop/Hive, Spark, NoSQL и др.) — плюс.
•Знание библиотек визуализации данных (например, Matplotlib или Plotly) и инструментов (например, Microsoft Power BI или Tableau) — плюс.
Условия
Условий в вакансии нет.
