Сбер

Data engineer/Data analytic (внедрение кредитных моделей и данные)

Коротко

Роль в команде внедрения рисковых кредитных моделей банка: опромышливание готовых математических моделей, настройка мониторинга и автоматического тестирования, развитие MLOps-процессов (CI/CD для ML), работа с витринами данных и DQ-проверками. Требуются знание SQL и Python, аналитические навыки, знакомство со стеком BitBucket, Jira, Confluence, Pycharm, Jenkins, Kubernetes, Spark 3.2+. Работа в офисе Сбера в Москве рядом с м. Кутузовская, уровень Junior/Middle, опыт 1-3 года.

Ищем кандидата для участия в работе команды внедрения рисковых моделей Банка. Внедряемые модели участвуют в процессах кредитования и имеют высокое влияние, поэтому с одной стороны - скорость внедрения, а с другой - обеспечение должного качества (корректность реализации, настройка их автоматического тестирования и мониторинга в ПРОМ) имеют исключительно важное значение.
Обязанности
•участие в проектах по внедрению готовых математических моделей в ПРОМ (анализ и оценка поступающих бизнес-требований, опромышливание моделей)
•помощь в поддержке внедренных моделей и настройка их мониторинга (используются как свое решение, так и смежные)
•развитие процесса внедрения моделей в рамках MLOps: CI/CD для ML - автоматизация тестирования качества кода, настройка автоматического деплоя
•формирование технических требований к доработке централизованной инфраструктуры системы принятия решений для ускорения/автоматизации внедрения моделей
•внедрение витрин данных используемых для разработки и внедрения моделей и настройка DQ-проверок
Требования
•высшее техническое или математическое образование
•знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
•навыки работы с Python (кодирование, отладка и тестирование кода, владение профилированием и оптимизацией, а также визуализация данных)
•команда внедрения моделей использует в работе современный стек технологий: BitBucket, Jira, Confluence, Pycharm, Jenkins, Kubernetes, Spark 3.2+
•аналитические навыки (системная аналитика, прототипирование сбора данных и профилирование)
Приветствуется
•опыт работы с Kubernetes, микро-сервисной архитектурой
•опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive)
•опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst / Machine Learning Engineer
Условия
•комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•офисный формат работы
•ежегодный пересмотр зарплаты
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте