Описание
Команда Управления благосостояния ПАО «Сбербанк» разрабатывает и внедряет ML-модели на клиентской базе B2C и B2B, чтобы предлагать актуальные инвестиционные, страховые и сберегательные продукты. Команда работает над рекомендательными системами и моделями отклика для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций, NLP-моделями и продвинутыми подходами в классическом ML.
Задачи
•Строить ML-модели на основе табличных данных, последовательностей событий и текстов
•Писать production-ready код и передавать его в CI/CD-пайплайн команды MLOps
•Отвечать за качество кода и его воспроизводимость
•Улучшать процесс построения моделей
•Разрабатывать прикладные модули командного фреймворка для повышения производительности специалистов по Data Science и качества кода в промышленной среде
•Выдвигать основанные на данных гипотезы и предложения для запуска новых механик
•Искать инсайты в данных
Требования
•Глубоко знать классический ML и иметь опыт применения к реальным бизнес-задачам, включая градиентный бустинг и алгоритмы NLP
•Понимать основные подходы Deep Learning
•Продвинуто знать SQL, включая оконные функции и оптимизацию плана запроса
•Отлично знать Python и библиотеки catboost, pandas, numpy, sklearn, torch
•Иметь опыт работы с Hadoop и PySpark, включая оптимизацию запросов и работу на общем кластере
Условия
•Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»
•Ежегодный пересмотр зарплаты
•Годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС
•Льготное страхование для семьи
•Корпоративная пенсионная программа
•Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
•Бесплатная подписка СберПрайм+
•Скидки на продукты компаний-партнеров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
