Описание
Команда оценивает модельные риски, связанные с некорректной работой моделей, которые могут приводить к финансовым и репутационным потерям. Она работает с моделями на табличных данных и NLP, разрабатывает методики оценки рисков и валидационные тесты, проводит мониторинг моделей и автоматизирует процессы.
Задачи
•Оценивать качество моделей Classic ML, включая модели uplift, отклика, мультикласса и мультилейбла
•Оценивать работу моделей и их применимость в бизнес-процессе, проверять эффект моделей на бизнес
•Исследовать подходы к моделированию и валидации
•Улучшать методологию, применять передовые технологии и распространять наработки
•Автоматизировать процессы валидации и мониторинга с использованием агентных и неагентных технологий
Требования
•Высшее образование в области технических или физико-математических наук
•Опыт в ML и Data Science от 5 лет
•Знание классического машинного обучения
•Опыт работы и понимание подходов, используемых в кампейнинге: uplift, PyBoost, модели отклика и склонности
•Понимание связи бизнес-целей с ML-метриками
•Понимание основ A/B-тестирования
•Знание Python, PyTorch, HuggingFace, Transformers, PySpark и SQL
•Опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессе
•Знание основ NLP
•Будет плюсом опыт построения агентов и агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации
Условия
•Офис находится недалеко от станции метро Кутузовская
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•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
