Сбер Бизнес Софт - разработчик ИТ-решений для бизнеса. Мы создаём облачные сервисы для автоматизации бизнес-процессов в области маркетинга, аналитики и продаж. Одно из наших ключевых направлений - создание сервисов на основе искусственного интеллекта для повышения эффективности предприятий.

Команда занимается разработкой продукта «Динамическое ценообразование». Продукт «Динамическое ценообразование» - изучение и разработка различных стратегий и тактик по установлению цен на товары в режиме реального времени, зависящих от разнообразных событий на рынке.
Продукт представляет собой алгоритм автоматизированного (на основе системы предиктивных моделей) изменения цены квадратного метра квартир в процессе продажи объектов жилой недвижимости, который:

соответствует стратегии бизнеса застройщика;
предоставляет возможность анализировать ситуацию («что, если …»);
обеспечивает регулярное обновление цен на каждую квартиру с периодичностью от 7 дней (в зависимости от потребности застройщика).

Обязанности:

Исследование данных заказчика, обогащение данных
Обработка данных: подготовка, очистка
Генерация признаков, интеллектуальный отбор признаков
Подготовка прототипов решений, прогнозных моделей
Исследование лучших практик решения задач прогнозирования
Участие в автоматизации работы моделей
Взаимодействие со смежными командами

Требования:

Опыт работы на позиции Data Scientist от 2ух лет;
Знание основных алгоритмов и метрик машинного обучения;
Ключевые навыки: Python, ML. Уверенное знание Python и библиотек numpy, pandas, sklearn;
Практические навыки feature engineering, selection;
Аналитические способности и логическое мышление;
Умение работать в команде на результат;
Умение объяснять и адаптировать сложные системы и технические термины к ясной лаконичной форме для нетехнических специалистов.

Будет плюсом:

Опыт в области динамического ценообразования (обучение с подкреплением, многорукий бандит и т.д.)
Образование - МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ;
Умение работать с Confluence, Jira, Nexus, Bitbucket;
Опыт работы с Unix shell;
Практические навыки работы с DL библиотеками PyTorch, TensorFlow;
Навыки работы с git, docker.

Условия:

Офисный формат работы (м. Кутузовская, Кутузовский проспект, 32к1);
Гибкое начало рабочего дня;
Стабильную, конкурентную «белую» заработную плату (оклад + премии);
ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия;
Участие в создании продуктов для многомиллионной аудитории пользователей;
Работу с передовыми технологиями (DevOps, Microservices, Artificial Intelligence, ML, BigData);
Льготные условия кредитования от Сбербанка;
Мы аккредитованная IT-компания.

Data Scientist (ДЦО Недвижимость)