О компании
СберСпасибо — уникальная экосистема лояльности, объединяющая миллионы клиентов с партнерами и брендами по всей стране. Это больше, чем программа бонусов — сообщество людей, которые каждый день делают свою жизнь ярче благодаря предлагаемым возможностям.
Масштаб и влияние: более 91 миллиона активных участников, каждый из которых находит выгоду в покупках. Обрабатывается более 10 000 транзакций в секунду, что демонстрирует скорость и масштабы работы.
Инновационное развитие: сегодня команда СберСпасибо работает над созданием единой программы лояльности для всей экосистемы Сбера, стремясь сделать покупки еще удобнее, выгоднее и проще.
Партнёрская сеть: сотрудничество с более чем 1000 региональных и федеральных партнеров, включая ведущие бренды страны.
Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов. Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом проводятся десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляются в полноценные ML продукты. Финансовые эффекты от продуктов > 1 млрд. руб. в год.
И сейчас идёт поиск сильного технического специалиста по профилю Classic ML Data Scientist.
Обязанности
•строить ML модели на основе различных данных: табличные, графовые, NLP, GEO, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.)
•писать production код и выводить его в ПРОМ
•улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде
•выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных
Требования
•глубокое знание классического ML
•понимание основных Deep Learning подходов
•продвинутое знание SQL
•отличное знание Python
•понимание и опыт АB-тестирования
Будет плюсом
•понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод
•опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding
•опыт работы с Pyspark, Greenplum
Условия
•Аккредитованная ИТ‑компания
•ДМС и льготное страхование близких
•Мощное железо
•Обучение в корпоративном университете
•Льготная ипотека для сотрудников
•Подписка СберПрайм+
•Корпоративный спорт
•Скидки на покупки в компаниях экосистемы Сбера и у партнёров
