Сбер

data scientist ценообразования

Коротко

Data Scientist в команду ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц Сбера: разработка ML-моделей эластичности, RL-оптимизаторов и моделей рекомендации ставок, от аналитики и EDA до вывода моделей в прод и A/B-тестирования. Требуется техническое образование, от года опыта в ML, сильная математическая база и владение Python, SQL, классическим ML и основами DL. Гибридный формат работы в Москве.

Описание
Команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц с помощью алгоритмов машинного обучения оптимизирует привлечение денег в банк на портфельном и клиентском уровнях. Среди проектов — 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 A/B-тесты
Требования
•Высшее образование по техническому направлению
•От года релевантного опыта в ML
•Прочный математический фундамент: понимание градиентного спуска, основных распределений, PCA, МНК и базовых статистических тестов проверки гипотез
•Умение писать и оптимизировать код на Python, разбираться в чужом коде и работать с SQL
•Владение основными библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels
•Глубокое понимание алгоритмов классического ML: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, ансамбли
•Знание основ DL, основных архитектур для разных задач и особенностей обучения
•Владение основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, transformers 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 для работы с последовательностями
Условия
•Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•Ежегодный пересмотр зарплаты
•Квартальная и годовая премия в зависимости от должности и системы премирования
•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 и корпоративная пенсионная программа
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих 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