Технологии/инструменты

Обязанности

Разработка и сопровождение моделей для автоматизации и оптимизации процессов розничного кредитования для различных кредитных продуктов.
Аналитика больших объемов данных разных форматов (структурированные данные, последовательности, графы).
Эксперименты с нестандартными подходами обучения скоринговых моделей, в том числе нейронных сетей.
Анализ эффективности новых источников данных для улучшения текущих кредитных процессов.
Взаимодействие с бизнес-заказчиком по задаче, презентация полученных результатов.

Физико-математическое, экономико-математическое образование.
Глубокое понимание алгоритмов машинного и глубокого обучения, особенностей их применения на практике.
Опыт работы от 3 лет, в том числе опыт разработки моделей и фундаментальное понимание банковской доменной области.
Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy), ML (scikit-learn, catboost, lightgbm и т.п.) и DL (PyTorch).
Умение работать с большыми объемами данных (eda, очистка, отбор и генерация признаков), навык написания и оптимизации SQL-запросов.
Опыт работы с Hadoop (Spark, Hive) и/или другими инструментами многопоточной обработки данных (Polars, Dask, GreenPlum).
Опыт работы в Jira/Confluence/Git.
Желание разбираться в бизнес-процессах, предлагать способы их оптимизации.

Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская / м. Тульская.
Формат работы: офис.
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.