Блок «Управление благосостоянием» объединяет в себе управление активами, пенсионный и страховой бизнес Сбера.

Блок "Управление благосостоянием" включает в себя несколько компаний: АО «Сбер Управление Активами, ООО "НПФ Сбера", ООО СК "СберСтрахование", ООО СК "Сбер Страхование жизни" и ООО "Страховой брокер Сбера".

Широкая линейка продуктов реализуется во всех бизнес-сегментах: розничный и корпоративный блоки, CIB и Private banking.

Сегодня клиенты имеют возможность совершить онлайн-покупку страховых, пенсионных и инвестиционных контрактов через сайты www.sberbank.ru и www.sber.ru, сайты дочерних обществ, «СберБанк Онлайн»

Задачи:

Разработка предиктивных моделей для продуктов и сервисов блока «Управление благосостоянием» (инвестиционные, накопительные и страховые продукты) по широкому спектру направлений с конечной целью получения дополнительного финансового эффекта, улучшения клиентского опыта и автоматизации бизнес-процессов:

• Перекрестные продажи (формирование предложений, выбор канала продаж, пр.)
• Принятие решений (андеррайтинг, антифрод, тарификация, пр.)
• Рекомендательные системы для клиентов и сотрудников

Разработка включает в себя:

• Формирование и анализ гипотез совместно с бизнес-заказчиками
• Сбор, подготовку и обогащение имеющихся данных
• Обучение моделей
• Поддержку бизнес-заказчиков на этапе A/B тестирования, пилотирования и внедрения модели в прод
• Мониторинг эффективности и доработку моделей

Требования:

• Уверенные знания, опыт применения и промышленной реализации моделей машинного обучения (бустинг, ансамбли, рекомендательные системы)
• Уверенное владение Python и библиотеками анализа данных
• Хороший уровень знания любого из диалектов SQL
• Отличную математическую подготовку
• Инициативность, желание «копать», умение находить инсайты в данных, генерировать понятные для бизнеса фичи

Будет плюсом:

• Опыт работы с системами контроля версий (git)
• Опыт работы с инструментами DevOps (Docker,OpenShift, Jenkins и т.д.)
• Опыт работы с различными источниками данных (HDFS,NoSQL)
• Опыт разработки веб-сервисов на python (flask, fastapi и т.д.)
• Опыт работы с deep learning фреймворками (Keras, PyTorch)

Условия:

• Хорошо мотивирующий оклад + система премирования;
• Проекты национального уровня;
• Оформление по ТК РФ, расширенный ДМС;
• Обучение в корп. университете, участие в конференциях, обучение вне компании (компенсируем);
• Атмосферу стартапа внутри одной из самых сильных компаний страны;
• Бесплатный фитнес, парковка для сотрудников, комфортные условия труда со всеми необходимыми ресурсами. Офис Поклонная улица,д3к1. (м.Кутузовская).