Мы - команда AI-помощников клиентской поддержки Сбера и его Экосистемы. Среди наших задач - построение и развитие системы сквозных предиктивных событий: прогнозирование обращений клиентов, их целей и предпочтительных каналов связи на основе цифровых следов (clickstream, истории взаимодействий и др.). Мы обслуживаем 21 млн обращений ежемесячно, создавая наилучший клиентский опыт.
Мы ищем Senior Data Scientist (с потенциалом роста в Lead-позицию), который присоединится и возглавит построение и развитие масштабируемой ML-системы.
Обязанности
- Проектирование, разработка и развитие ML-системы: решения для предсказания обращений (канал, потребность, время, интент, сценарий обслуживания и др.), включая sequence-to-one / sequence-to-many подходы
- Работа с событийными данными: анализ и моделирование последовательностей действий пользователей (clickstream, история обращений и взаимодействий, логи)
- Исследование SOTA-подходов: проведение экспериментов с современными архитектурами для моделирования последовательностей и их сравнение с классическими baseline-решениями
- Production и масштабирование: участие в выводе моделей в промышленную эксплуатацию и их интеграция в высоконагруженные системы принятия решений (offline, near-real-time)
- Взаимодействие с бизнес-представителями и DS-разработчиками, менторство коллег
- Организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач.
Требования
- Опыт 4+ года, с фокусом на Recsys, классификацию последовательностей или поведенческую аналитику
- Sequence Modeling: глубокое понимание принципов работы с временными и событийными последовательностями, включая их представление, агрегацию и оценку качества моделей
- Классический ML: уверенное владение градиентным бустингом (LightGBM / CatBoost) и методами калибровки моделей
- Отличное владение ML/DL, RecSys, навыками работы с большими данными (Python, PyTorch, NLP, LightGBM / CatBoost, user modeling, sequence-based prediction, SQL, Hadoop, Spark)
- Готовность брать ответственность за архитектурные решения, обосновывать их перед бизнесом и влиять на бизнес-метрики продукта.
Будет плюсом:
- Опыт построения стабильных production-пайплайнов, знание Docker и инструментов мониторинга моделей
- Опыт проектирования A/B экспериментов, понимание математической статистики и методов оценки значимости результатов
- Опыт работы с потоковой обработкой данных (Kafka, Flink)
- Знакомство с NLP-задачами
- Опыт работы в финтехе, банковских или support-доменах.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Формат работы - возможен гибрид после испытательного срока
- Ежегодный пересмотр зарплаты, 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.
.jpg&w=1920&q=75){kind=small}
