Описание
Команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц оптимизирует привлечение денег в банк с помощью алгоритмов машинного обучения на портфельном и клиентском уровне. В проектах используются модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности и модели рекомендации индивидуальной ставки; модели переводятся в прод.
Задачи
•Проводить аналитику и мониторинг работы моделей
•Собирать и подготавливать данные, выполнять EDA и feature engineering
•Разрабатывать новые ML-модели
•Оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
•Подготавливать код проекта к проду
•Проектировать и проводить АБ-тесты
Требования
•Высшее образование по техническому направлению
•От года релевантного опыта в ML
•Прочный математический фундамент
•Умение писать и оптимизировать код на Python
•Умение разбираться в чужом коде
•Понимание SQL
•Владение основными библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels
•Глубокое понимание основных алгоритмов классического ML
•Знание основ DL и тонкостей обучения
•Владение основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и другими
•Будет плюсом: интерес к методам ML в задачах ценообразования и финансах, изучение Reinforcement Learning и multi-arms bandits, чтение статей по sota-решениям при работе с последовательностями
Условия
•Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•Ежегодный пересмотр зарплаты
•Квартальная и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте
•Расширенный ДМС
•Льготное страхование для семьи
•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
