Оплата не указана
Вакансия находится в архиве
Требуемый опыт работы
От 1 года до 3 лет
Тип занятости
Полная занятость
График работы
Полный день
Блок «Управление благосостоянием» объединяет в себе управление активами, пенсионный и страховой бизнес Сбербанка. Широкая линейка продуктов реализуется во всех бизнес-сегментах: розничный и корпоративный блоки, CIB и Private banking.
Команда AI Services трайба Инвестиции и накопления блока Управление благосостоянием ПАО Сбербанк в поисках Data scientist
Команда занимается исследованиями, разработкой и выводом в пром моделей для задач в области улучшения клиентского опыта по инвестиционным и накопительным продуктам. Спектр и характер задач предполагает применение широкого инструментария ML, DL, статистики.
Задачи:
Разработка, поддержка и развитие ML-моделей, нейронных сетей для сервисов / продуктов трайба;
Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов программирования и анализа данных;
Консультирование заказчика при постановке/ утверждении задачи при необходимости;
Консультирование на этапе реализации/ автоматизации моделей на этапе внедрения/ тиражирования при необходимости;
Определение требований к перечню, объему и качеству данных, необходимых для решения бизнес-задачи;
Подготовка прототипа для тестирования/ пилотирования/внедрения в том числе MLOps решений при необходимости
Подтверждение выполнения требований к данным для перехода на этап "моделирование";
Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/ методами;
Наши ожидания:
Законченное высшее техническое образование;
Знания в области теории вероятностей, статистики, эконометрики, оптимизации, численных методов;
Понимание ML-моделей (регрессии, классификации, кластеризация и т. д.), достаточное для отсечения заведомо плохих моделей на старте решения;
Умение построить пайплайн для полного решения задачи: получение данных (PySpark, SQL, Excel, etc), обработка данных (Pandas, etc), визуализация данных (Seaborn, etc);
Хорошие навыки программирования, знание Python, PySpark, SQL;
Знание библиотек машинного обучения (Numpy, Pandas, SkLearn);
Знание одного из DL фреймворков (предпочтительно Pytorch);
Знание стека технологий для работы с большими данными (Spark, Hive);
Плюс будет знание Java, Scala, понимание основ DEVOps и MLOps.
Мы готовы предложить:
Работа в команде разделяющей ценности Agile;
Хорошо мотивирующий оклад + система премирования;
Отсутствие дресс-кода;
Проекты национального уровня;
Оформление по ТК РФ, расширенный ДМС;
Обучение в корп. университете, участие в конференциях, обучение вне компании (компенсируем);
Атмосферу стартапа внутри одной из самых сильных компаний страны;
Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая:
регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками
возможность переиспользования кода и библиотек из централизованного репозитория
интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний
дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
регулярные внутренние митапы;
Бесплатный фитнес, парковка для сотрудников, комфортные условия труда со всеми необходимыми ресурсами
Работа в команде не предусматривает удаленный режим.
Ключевые навыки
Контактная информация
Сбер. Data Science
Сайт: не указан
Почта: не указана
Вакансия опубликована 13.04.2024 в г. Москва.
Похожие вакансии
Не указана
Москва
Новокузнецкая
Удаленная работа
Подробное описание
13 августа
Не указана
Москва
Полный день
Подробное описание
26 апреля
Не указана
Москва
Авиамоторная
Удаленная работа
Подробное описание
25 октября