- Страна
- Казахстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Model Risk Analyst / Middle Data Scientist
Оценка ИИForteBank — один из крупнейших и наиболее технологичных банков Казахстана. Позиция предлагает интересные задачи на стыке DS и риск-менеджмента, что обеспечивает отличные перспективы для профессионального роста в финтехе.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не просто умения обучать модели, но и глубокого понимания математической статистики для их критической оценки. Валидация рисков — это ответственная позиция, где необходимо уметь находить ошибки в чужой работе и обосновывать свои выводы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для уровня Middle Data Scientist в Астане рыночный диапазон составляет от 800 000 до 1 300 000 тенге (в эквиваленте USD по текущему курсу). Позиции в риск-валидации часто оплачиваются на уровне или чуть выше стандартных DS-ролей из-за дефицита узких специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ForteBank уже сейчас
Если вы готовы развивать культуру валидации моделей в одном из ведущих банков Казахстана, отправьте свое резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
В ForteBank открыта позиция Model Risk Analyst / Middle Data Scientist (Астана, офис).
Роль находится на пересечении data science, статистики и управления рисками. Основной фокус - валидация, анализ и критическая оценка моделей, используемых в ключевых бизнес-процессах.
Задачи:
— Валидация и анализ ML-моделей (PD/LGD, скоринг, антифрод, прогнозирование временных рядов)
— Оценка качества моделей: дискриминация, калибровка, стабильность
— Выявление модельных рисков (переобучение, смещение, интерпретируемость)
— Сравнение алгоритмов и обоснование выбора подходов
— Подготовка аналитических выводов для принятия решений
Требования:
— Уверенная база в статистике и машинном обучении
— Практический опыт работы с моделями (индустрия или исследования)
— Понимание подходов к оценке качества и ограничений моделей
— Python или R
— Умение структурировать анализ и аргументированно защищать выводы
Резюме можно направить в Telegram: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Risk Management
- Machine Learning
- Statistics
- R
- Data Science
- Time Series Forecasting
- Anti-fraud
- Scoring Models
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных метрик качества классификации в контексте банковских рисков.
В чем разница между Gini и AUC-ROC, и какой из показателей более критичен при валидации скоринговой модели?
Валидация моделей требует понимания стабильности данных во времени.
Как вы будете использовать показатель PSI (Population Stability Index) для оценки необходимости переобучения модели?
Важно понимать, как кандидат выявляет переобучение, которое может привести к финансовым потерям.
Какие методы, помимо кросс-валидации, вы используете для выявления переобучения в моделях градиентного бустинга?
Проверка знаний в области кредитных рисков.
Расскажите о специфике валидации моделей PD (Probability of Default) и LGD (Loss Given Default). Какие тесты калибровки вы бы применили?
Soft skills и умение работать в условиях конфликта интересов (разработчик vs валидатор).
Как вы поступите, если ваша валидация показала неудовлетворительные результаты, но бизнес-подразделение настаивает на скорейшем внедрении модели?
Похожие вакансии
ML разработчик (Middle)
ML разработчик Middle Middle+
Разработчик MLOps (Python)
Data инженер Middle+
Middle Data Science (Проект Альфа)
Middle / Middle+ Инженер данных Бизнес-домена
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!