Middle Data Scientist (Развитие клиентского опыта В2С)

28 мая 2024 • г Москва • ПАО "Сбербанк" • IT: Data Science и Data Engineering

AI-команда блока «Развития клиентского опыта» Сбера (CX B2C) ищет Middle Data Scientist для разработки ML-моделей. Наше подразделение занимается исследованием клиентских путей, поиском причин неудовлетворенности, прогнозированием клиентских метрик, вероятности оттока и реакций на коммуникации в интересах создания лучшего клиентского опыта в Сбере. Предстоит работать с огромной клиентской базой экосистемы B2C Сбера, тестировать гипотезы, разрабатывать модели и оценивать их эффекты на бизнес. В команде работает более 20 человек (DS, MLE, MLOps), имеются большие вычислительные кластеры, лаборатории для обучения моделей на GPU.

Обязанности

- Построение ML-моделей на основе клиентских данных: численные агрегаты, временные ряды, тексты, транзакционные эмбеддинги, графы и последовательности событий (в т.ч. логи, транзакции)

- Формирование гипотез, извлечение инсайтов из текстов, транзакций и других клиентских данных

- Исследование новых источников данных, а также формирование клиентских эмбеддингов для повышения качества моделей

- Участие в развитии Feature Store команды

- Подготовка моделей для валидации и мониторинга метрик

Требования

- Опыт разработки uplift-моделей

- Опыт разработки классических ML-решений

- Глубокое понимание классических ML-алгоритмов

- Продвинутые знания статистики и машинного обучения

- Опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация)

- Опыт проведения A/B-тестов

- Опыт программирования на python3 (REST API, база ООП)

- Опыт работы с Hadoop/GreenPlum

- Владение git, SQL, PySpark, Linux на уровне пользователя


Будет плюсом:

- Опыт в DL: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей (желательно на pytorch)

- Познания и опыт в NLP (подходы к предобработке текстовых данных, механики построения эмбеддингов, понимание слабых/сильных сторон различных алгоритмов векторизации)

- Опыт работы с B2C продуктами / банковский опыт

- Базовое понимание производственного процесса ИТ-продукта (от идеи до вывода в ПРОМ)

Условия

-Корпоративное обучение за счет компании (внутреннее и внешнее)

-Мощное железо, дополнительные мониторы, ноутбук

-Комфортный офис со спортзалом, в наличии кофе/чай и печенье

-Конкурентные условия труда (белая заработная плата, премии)

-Расширенный ДМС с первого дня работы для себя и близких

-Льготная ипотека и банковские продукты на специальных условиях