Senior Data Scientist (Департамент по работе с клиентами машиностроения)

  • Сбер
  • Russia, Moscow

Senior Data Scientist (Департамент по работе с клиентами машиностроения)

Vacancy description

Мы ищем опытного сотрудника в команду Data Science Департамента по работе с клиентами машиностроения Корпоративно-инвестиционного блока.

Депратамент отвечает за работу с юридическими лицами и индивидуальными предпринимателями сегмента машиностроительной отрасли и курирует деятельность Индийского филиала Банка.

Основными направлениями работы являются формирование алгоритмов по лидогенерации с учетом отраслевых особенностей, алгоритмов по лидогенерации продуктов Индийского филиала, алгоритмов по повышению эффективности клиентских менеджеров сегмента, разработка модели прогнозирования неисполнения контрактов клиентов сегмента.

Задачи:

- Анализ данных в целевых источниках для промышленного внедрения модели/ аналитического решения

- Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов программирования и анализа данных

- Интерпретация результатов анализа неподготовленному контрагенту

- Подготовка прототипа для тестирования/ пилотирования/ внедрения при необходимости

- Подготовка технических требований для внедрения модели и набора тест-кейсов

- Подготовка требований для DE на доработки источников данных для моделирования

- Подтверждение выполнения требований к данным для перехода на этап "моделирование"

- Поиск необходимых данных в источниках для моделирования и для будущего промышленного применения (ставит задачу DE на формирование витрин)

- Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/методами

Требования:

  • Опыт работы в области Data science от одного года
  • Работа с данными
  • Знание SQL - простые запросы, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы
  • Знание python;
  • Моделирование:
  • Feature Enginering: - методы оценки значимости и отбора признаков, методы уменьшения размерности, приемы работы с текстом;
  • Model - различать основные классы задач (регрессия, классификация, кластеризация) и уметь формулировать бизнес-задачу в их терминах. Знать основные методы и знать api по их использованию; Знать методы работы с временными рядами;
  • Python - sklearn, numpy, scipy, xgboost (в порядке убывания приоритета)
  • Инструменты для организации и автоматизации работы: GridSearch, pipelines, ide, git, Jira
  • Владение английским языком на уровне чтения технической документации

Что мы предлагаем:

• Возможность поработать с действительно богатыми и интересными данными (у нас очень много клиентов по всей России).

• Возможность быть частью быстрорастущего DS сообщества Сбербанка.

• Возможность писать на современном стеке (Python + Spark) и проникнуться всеми нюансами работы в большой технологической компании.

Candidate selection criteria

Professional Experience*

1 year (Optional)