Наша команда занимается разработкой и внедрением в бизнес-процессы метрики CLTV (Client Life-Time Value) розничных клиентов Сбера. Мы ищем Data Scientist’a для работы с моделями последовательностей событий (Transformer, LSTM, RNN) и c классическим ML на табличных данных, который сможет имплементировать SOTA ML-решения в модели прогнозирования CLTV.
Обязанности
- Разработка ML-моделей для базы 100+ млн розничных клиентов Сбербанка
- Создание и тестирование представлений клиентов (embeddings) для использования в моделях
- Разработка подхода по расчету чувствительности прогнозов к изменению входных параметров (эластичность к действиям банка/свойствам клиента)
- Поиск и подготовка данных.
Требования
- Отличные знания в области классического data science / математики / статистики
- Опыт работы с архитектурами Transformer/LSTM/RNN на численных данных и нетекстовых последовательностях
- Умение писать чистый код на Python
- Опыт решения бизнес-задач «под ключ»: от постановки задачи до вывода в пром
- Знание SQL, умение писать сложные запросы
- Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Будет плюсом:
- Опыт работы с pyspark/ hadoop
- Знание принципов A/B тестирования
- Понимание банковского или финансового бизнеса.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- ипотека выгоднее до 4% для каждого сотрудника
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
