Младший Специалист по Аналитике Данных

Департамент Управления Рисками Моделей «Банка Грузии» ищет страстного, любознательного и талантливого Младшего Специалиста по Аналитике Данных, чтобы присоединиться к нашей растущей команде. У вас будет возможность внести свой вклад в различные инновационные продукты на основе данных и масштабируемые интеллектуальные системы. Члены команды тестируют, проверяют, оспаривают и мониторят все модели и решения ИИ/МО, разработанные и используемые в банке, с целью снижения риска моделей и создания безопасной среды для операций в различных областях бизнеса (кредитный риск, маркетинг, обслуживание клиентов, оптимизация операций бэк-офиса и т. д.). Мы ищем людей, заинтересованных в изучении бизнес-инсайтов, с фундаментальными знаниями в области разработки и валидации моделей, готовых учиться выявлять, оценивать и смягчать риски моделей. Если вы целеустремленный, результативный человек, который любит сотрудничество для достижения результатов, это может быть возможностью для вас.

Ключевые обязанности: Все обязанности ниже выполняются в структурированной командной среде с руководством и надзором со стороны старших членов команды. - Проводить валидацию моделей и оценивать производительность моделей, концептуальную обоснованность, качество входных данных и методологию разработки.

• Проводить анализ результатов моделей, включая упражнения по обратному тестированию.

• Оценивать общую совместимость и пригодность новых и существующих моделей для их предполагаемого использования и цели.

• Выявлять ключевые предположения, ограничения и недостатки моделей, оценивать эффективность компенсирующих контролей и способствовать разработке практических рекомендаций по снижению рисков.

• Разрабатывать эталонные и альтернативные модели для поддержки оценки моделей, находящихся на рассмотрении.

• Подготавливать четкие, хорошо структурированные отчеты о валидации и представлять результаты и наблюдения непосредственной команде.

• Знакомиться с Политикой управления рисками моделей и применять соответствующие требования в повседневной работе.

• Мониторить производительность моделей для поддержки раннего и проактивного выявления рисков моделей.

• Поддерживать деятельность по управлению моделями и способствовать оптимизации процесса валидации и мониторинга посредством автоматизации, включения регуляторных изменений и других инициатив.

Предпочтительные квалификации: - Степень в области статистики, математики, анализа данных, компьютерных наук или смежной области.

• 0–1 год соответствующего опыта работы; сильная академическая подготовка, опыт стажировки или портфолио личных и академических проектов приемлемы вместо профессионального опыта.

• Опыт работы в финансовом секторе, особенно в банковской сфере, является преимуществом, но не требуется.

• Опыт работы со структурированными наборами данных; опыт работы с сложными или крупномасштабными данными является плюсом.

• Твердые фундаментальные знания концепций статистического моделирования и машинного обучения.

• Знакомство с глубоким обучением, обучением с подкреплением или обработкой естественного языка является преимуществом.

• Знакомство с большими языковыми моделями (LLM) и их практическими приложениями; опыт работы с инженерией подсказок, тонкой настройкой или оценкой LLM является плюсом.

• Базовое понимание архитектуры трансформеров и механизмов внимания; практический опыт работы с моделями на основе трансформеров в академических или личных проектах является преимуществом.

• Осведомленность о системах Retrieval-Augmented Generation (RAG) и их компонентах, включая векторные базы данных, модели вложения и конвейеры извлечения документов, является плюсом.

• Свободное владение Python и/или R; рабочее знание SQL для манипуляции и анализа данных.

• Знакомство с фреймворками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn и т. д.) и технологиями Big Data (Hadoop/Hive, Spark, NoSQL и т. д.) является плюсом.

• Знание библиотек визуализации данных (таких как Matplotlib или Plotly) и инструментов (таких как Microsoft Power BI или Tableau) является плюсом.

Знания, Навыки и Способности: - Знание концепций реляционных баз данных и моделирования данных.

• Базовые навыки визуализации данных и рассказывания историй; способность создавать базовые дашборды с помощью инструментов визуализации под руководством.

• Способность передавать аналитические инсайты с помощью данных как техническим, так и нетехническим аудиториям.

• Сильные аналитические и проблемно-решающие навыки.

• Критическое мышление и внимание к деталям.

• Командный игрок и самостартер с желанием учиться и добавлять ценность, и с позитивным настроем.

• Способность методично устранять неполадки и эскалировать проблемы старшим коллегам, где это необходимо.

• Восприимчивость к обратной связи и наставничеству как части непрерывного профессионального развития.

• Свободное владение письменной речью на грузинском и английском языках.

Заинтересованные кандидаты, пожалуйста, заполните информацию, прикрепите свое резюме и отправьте, нажав «подать заявку на должность сейчас». Срок подачи заявок - 30 октября 2026 года.