Проектный менеджер в Департамент кредитных рисков

Обязанности:

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения (ML) и статистических моделей для прогнозирования макроэкономических показателей в рамках стресс-тестирования.
• Анализ макроэкономических факторов и определение их влияния на кредитные риски и финансовые показатели Банка.
• Отбор и обоснование макроэкономических переменных для прогнозных моделей с учетом экономических взаимосвязей и специфики банковского портфеля.
• Построение прогнозов макроэкономических показателей по базовому, оптимистическому и стрессовому сценариям.
• Исследование взаимосвязей между макроэкономическими показателями и параметрами кредитного риска (PD, LGD, ECL).
• Разработка, тестирование и сравнение статистических, эконометрических и ML-моделей.
• Оценка качества прогнозирования, устойчивости моделей и экономической обоснованности полученных результатов.
• Проведение сценарного анализа, анализа чувствительности и оценки влияния макроэкономических шоков.
• Автоматизация процессов подготовки данных, моделирования и формирования прогнозов.
• Подготовка методологической документации и обоснование результатов моделирования.

• Высшее техническое образование в области прикладной математики, статистики, Data Science, Computer Science или смежных направлений.
• Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels) и SQL.
• Знание методов машинного обучения, статистического анализа и прогнозирования временных рядов.
• Понимание принципов эконометрического моделирования, регрессионного анализа, корреляций и лаговых зависимостей.
• Понимание основных макроэкономических показателей и их взаимосвязей: ВВП, инфляция, безработица, процентные ставки, валютные курсы и др.
• Способность самостоятельно определять релевантные макроэкономические факторы, оценивать экономический смысл их использования и интерпретировать результаты моделирования.
• Опыт построения, валидации и оценки качества прогнозных моделей.
• Навыки аналитического мышления и способность объяснять результаты технического моделирования с экономической точки зрения.

• Конкурентоспособную заработную плату;
• ДМС (добровольное медицинское страхование);
• Полный социальный пакет;
• Возможности профессионального развития и карьерного роста.