Описание
Проект Сбера направлен на внедрение системы индивидуального ценообразования и увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.
Задачи
•Глубоко анализировать данные для построения и калибровки моделей
•Строить модели оценки эластичности спроса на кредит в зависимости от ставки
•Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для индивидуального ценообразования: регрессионные модели, градиентный бустинг и модели обучения с подкреплением для динамического ценообразования
•Анализировать и интерпретировать результаты A/B-тестов ценовых стратегий, оценивать их влияние на выручку, маржу, конверсию и LTV
•Строить и оптимизировать симуляционные среды для предварительной оценки эффекта изменений цен
Требования
•От 3 лет практического опыта применения машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач
•Продвинутые знания статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов
•Понимание принципов микроэкономики и теории цен
•Опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые показатели
•Продвинутые знания SQL и Python
•Опыт работы с Python-библиотеками Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, XGBoost, PyTorch, TensorFlow и библиотеками для RL, а также со Spark (PySpark) и базами данных Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse
•Будет плюсом опыт построения систем динамического ценообразования или моделей на основе обучения с подкреплением
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготный 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
