Для реализации стратегически значимого проекта по внедрению метрики CLTV (Client Life-Time Value) формируется команда DS и DA. С помощью анализа данных мы стремимся определить долгосрочные потребности и подобрать индивидуальный подход к каждому клиенту, учитывая при этом бизнес-цели Сбера и регуляторные ограничения.

• Разработка продуктовых моделей отклика и перетока для расчета CLTV
• Разработка моделей эластичностей прогноза статей баланса
• Разработка моделей оптимизации банковский продуктов
• Презентация результатов руководству банка
• Предложений новых идей для моделирования
• Использование современных математических и статистических методов

• Законченное высшее образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ, СПБГУ, ИТМО и других ведущих вузов страны)
• Глубокие знания в области теории вероятностей, статистики, эконометрики, оптимизации, численных методов;
• Глубокое понимания ML-моделей (регрессии, классификации, кластеризация и т. д.)
• Опыт работы в данном направлении от 1 года;
• Владение Python (numpy, sklearn, pandas, matplotlib, etc.)

• Конкурентную компенсацию
• Дружную команду профессионалов
• Комфортабельный офис недалеко от метро с корпоративным фитнесом
• Оформление по ТК РФ
• Возможность развития и участия в data science сообществе Сбербанка (более 600 DS банка)