Специалист по данным

Департамент управления модельным риском «Банка Грузии» ищет страстного, любознательного и талантливого специалиста по данным, 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 отслеживают все модели и решения ИИ/МО, разработанные и используемые в банке, с целью снижения модельного риска и создания безопасной среды для операций в различных областях бизнеса (кредитный риск, маркетинг, обслуживание клиентов, оптимизация бэк-офисных операций и т. д.). Мы ищем людей с практическим опытом в разработке и/или проверке моделей, которые могут самостоятельно выявлять, оценивать и смягчать модельные риски и брать на себя ответственность за проверки от начала до конца. Если вы целеустремленный и результативный человек, который любит сотрудничать для достижения целей, это может быть возможностью для вас.

Ключевые обязанности: Обязанности ниже выполняются с высокой степенью независимости; сложные или высоко влияющие вопросы обсуждаются с старшими членами команды и руководителем департамента по мере необходимости.

• Самостоятельно руководить проверками моделей от начала до конца, от определения объема и планирования до окончательного отчета, оценивая производительность модели, концептуальную обоснованность, качество входных данных и методологию разработки.

• Разрабатывать и проводить анализ результатов моделей, включая обратное тестирование, анализ чувствительности и стресс-тестирование поведения модели.

• Оценивать общую пригодность и соответствие новых и существующих моделей их предполагаемому использованию и назначению, и конструктивно оспаривать владельцев и разработчиков моделей по ключевым проектным решениям.

• Разрабатывать глубокое понимание бизнес-процессов, продуктов и контекста принятия решений, в которых используются модели, и оценивать, являются ли дизайн модели, входные и выходные данные подходящими для этого контекста.

• Выявлять ключевые предположения, ограничения и недостатки моделей, оценивать эффективность компенсирующих контролей, оценивать серьезность результатов и формулировать практические рекомендации по снижению рисков.

• Разрабатывать эталонные и альтернативные модели, выбирая подходящие методы для обоснования оценки проверяемых моделей.

• Подготавливать четкие, хорошо структурированные отчеты о проверке и представлять результаты и рекомендации владельцам моделей, разработчикам и заинтересованным сторонам бизнеса.

• Применять Политику модельного риска и связанные с ней стандарты последовательно в повседневной работе и способствовать их обзору и совершенствованию.

• Выполнять постоянный мониторинг производительности модели, определять подходящие метрики и пороги, и отслеживать устранение выявленных проблем.

• Активно участвовать в деятельности по управлению моделями и способствовать оптимизации процесса проверки и мониторинга с помощью автоматизации и повторно используемых инструментов, включая регуляторные изменения и другие инициативы.

• Проверять продвинутые решения ИИ/МО и Генеративного ИИ (включая приложения на основе LLM и RAG) и способствовать разработке подходов команды к проверке этих типов моделей.

• Содействовать обмену знаниями внутри команды и поддерживать коллег по мере необходимости.

Предпочтительные квалификации

• Степень в области статистики, математики, науки о данных, компьютерных наук или смежных областях.

• 1-3 года соответствующего опыта работы в области разработки моделей, проверки моделей, науки о данных или количественного анализа.

• Опыт работы в финансовом секторе, особенно в банковской сфере (например, кредитный риск, МСФО 9 или модели оценки), является преимуществом.

• Подтвержденный опыт работы с сложными и крупномасштабными структурированными наборами данных; опыт работы с неструктурированными данными (текст, документы) является преимуществом.

• Глубокие знания статистического моделирования и методов машинного обучения, включая оценку моделей, интерпретируемость и оценку смещения/справедливости.

• Практический опыт работы с глубоким обучением, обучением с подкреплением или обработкой естественного языка является преимуществом.

• Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и их практическими приложениями, включая инженерию подсказок, тонкую настройку или оценку LLM, является преимуществом.

• Твердое понимание архитектуры трансформеров и механизмов внимания; практический опыт работы с моделями на основе трансформеров является преимуществом.

• Понимание систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) и их компонентов, включая векторные базы данных, модели вложения и конвейеры извлечения документов, а также подходы к их оценке, является преимуществом.

• Высокая квалификация в Python и SQL, с твердым знанием концепций реляционных баз данных и моделирования данных; способность писать чистый, воспроизводимый и хорошо документированный код.

• Опыт работы с фреймворками МО (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn и т. д.); знакомство с технологиями Big Data (Hadoop/Hive, Spark, NoSQL и т. д.) является преимуществом.

• Опыт работы с библиотеками визуализации данных (такими как Matplotlib или Plotly) и инструментами (такими как Microsoft Power BI или Tableau), включая создание панелей управления и отчетов мониторинга.

Знания, навыки и способности

• Навыки эффективного представления данных и способность четко и убедительно сообщать сложные аналитические результаты как техническим, так и нетехническим аудиториям, включая старших заинтересованных сторон.

• Сильные аналитические и проблемно-решающие навыки.

• Способность анализировать и понимать бизнес-процессы и переводить бизнес-контекст в соображения по рискам моделей.

• Критическое мышление, профессиональный скептицизм и внимание к деталям.

• Командный игрок и инициативный сотрудник с сильным чувством ответственности, способный управлять несколькими проверками и приоритетами одновременно и выполнять задачи в срок.

• Способность самостоятельно устранять неполадки и принимать обоснованные решения о том, когда следует эскалировать проблему.

• Умение четко и кратко писать на грузинском и английском языках.

Заинтересованные кандидаты, пожалуйста, заполните информацию, прикрепите свое резюме и отправьте, нажав кнопку «подать заявку на должность сейчас». Срок подачи заявок, 18 ноября 2026 года.