Data scientist

06 июня 2024 • г Москва • ПАО "Сбербанк" • IT: Data Science и Data Engineering

Мы большая и заряженная на результат команда сильных специалистов, которая работает над созданием и улучшением продуктов/сервисов, связанных с медициной и здоровьем. Сейчас ищем дата саентиста, чтобы лучше понимать поведение и потребности наших клиентов.

Самое крутое, что работа команды не только затрагивает все медицинские продукты Сбера и экосистемы, но и работает над новыми. У тебя будет возможность погрузиться во все тонкости этих сфер и оказать на них огромное влияние. Если откликается — пиши нам и будем знакомиться ближе.

Обязанности

·      Полный цикл разработки / внедрения ML-моделей (формирование data-сетов, обучение, оптимизация гипер-параметров, скоринг, калибровка и т.д.);

·      Анализ и формализация бизнес-задач;

·      Поддержка и усовершенствование разработанных моделей;

·      Выявление устойчивых паттернов поведения клиентов;

·      Автоматизация процессов скоринга, калибровки и мониторинга качества применяемых моделей.

Требования

·      Опыт в части обработки и моделирования данных - не менее 1 года;

·      Понимание и опыт практического применения алгоритмов машинного обучения: ансамблевые модели (случайный лес, градиентный бустинг и т.д.), нейронные сети, линейные алгоритмы (линейная и логистическая регрессии и т.д.);

·      Опыт программирования Python (PyData: Pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, CatBoost, XGboost и др.);

·      Опыт работы с базами данных. Знание SQL;

·      Умение анализировать большие объемы данных, общаться с заказчиком, формализовывать и решать бизнес-задачи в отведенные сроки;


Будет плюсом:

·      Знание и понимание банковских процессов, опыт в розничной аналитике;

·      Опыт разработки рекомендательных систем;

·      Опыт работы с нейросетевыми моделями (трансформеры, LSTM, CNN, RNN);

·      Опыт работы с СУБД Greeplum;

·      Опыт работы со стеком технологий Hadoop (Spark, Hive, Hue и др.), знание Scala;

·      Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению;

Условия

·       официальное трудоустройство согласно ТК РФ

·       белая заработная плата (оклад + годовая премия)

·       страхование (от несчастных случаев, ДМС)

·       оздоровительные программы для детей сотрудников

·       возможность обучения за счет компании

·       выплаты материальной помощи в особых/чрезвычайных случаях

·       дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм)

·       льготное кредитование

·       корпоративные цены на абонементы в крупные фитнес-сети