Команда по работе с данными Сбера сильно расширяется, и поэтому мы ищем Data Scientists. Проектов много, они разные.

Наши команды отвечают за работу всех направлений Сбера, разрабатывая решения для различных команд, с использованием популярных среди специалистов Data Science тех.средств.

Наша основная задача – создавать информационные продукты для принятия решений на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Примеры задач: выдвигать и проверять гипотезы по улучшению качества систем рекомендаций (образовательный контент, вакансии и прочее); доводить разработанные модели до промышленного внедрения вместе с командами разработки; поддержка и усовершенствование реализованных рекомендательных механизмов; разрабатывать методы обработки естественного языка

Почему Сбербанк?

- Сбербанк – это 90% компаний РФ в поле зрения, из них 2.5 млн наши клиенты
- Более 1 млрд новых транзакций ежедневно
- 75 ПБ данных
- 100 Террабайт памяти и ~7200 ядер cpu в песочницах для работы DS.

Обязанности:

Примеры задач, которые мы решаем:

- восстановление информации о клиентах, их потребностях, событиях и контексте в жизни клиента на основании цифровых следов
- определение геолокаций клиентов по косвенным данным
- графовые модели, поиск финансовых и социальных связей, поиск сомнительных операций и преступных холдингов
- прогнозирование финансовой деятельности предприятий, построение моделей потенциала и востребованности продуктов Банка и экосистемы
- создание контекстно-рекомендательных систем и Next Best Action
- построение предиктивных Data Driven сервисов для клиентов
- построение AutoML решений для максимального быстрого прототипирования
- построение моделей ожидаемой доходности банковских продуктов и прочих доходов от клиентов.

Как мы работаем:

У нас есть лабораторный кластер, где много возможностей, данных и различного программного обеспечения. Также есть возможность работать на локальных машинах с расширенным количеством оперативной памяти и GPU.

Наша команда — это Data Analysts, Data Scientists и Data Engineers. Мы тесно взаимодействуем с аналитиками бизнес направлений банка. Мы - часть DS-сообщества банка, которое всегда в курсе всех новинок в машинном обучении и готово ими поделиться.

Требования:

- отличная математическая подготовка
- опыт работы в области Data Science от 1 года
- хорошее знание алгоритмов машинного обучения
- Python, библиотеки для работы с ML
- знание SQL
- понимание процессов ETL, ELT.

Как преимущество:

- знание Spark, PySpark, использование UDF, особенности написания кода для стека Hadoop
- знание особенностей программирования в распределённых системах.

Условия:

- интересные и масштабные задачи, интеллектуальный вызов и возможность выбрать карьеру по интересам
- доступ к суперкомпьютеру Кристофари (61 место в рейтинге top500 суперкомпьютеров мира)
- работа с SOTA технологиями: обучаем CLIP и DALL'e.