Молодая амбициозная команда блока «Технологии» Сбера ищет инженера Data Science.
Мы разрабатываем и внедряем AI инициативы, нацеленные на повышение эффективности и улучшении бизнес-процессов Банка: от снижения операционных расходов и затрат до анализа цифровых следов, характеризующих поведенческие паттерны. Спектр задач максимально широкий: от классификаций и построения предиктивных моделей до создания чат-ботов. Успешный кандидат получит возможность использовать весь передовой опыт в AI, комбинировать известные решения и предлагать новые подходы. Планы амбициозные, идей и задач масса, никакого микроменеджмента, полная самостоятельность и ответственность за результат ##. Большое профессиональное сообщество - отдельный плюс.
Основные обязанности:
- Разработка ML моделей Функции
- Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов программирования и анализа данных
- Консультирование заказчика при постановке/ утверждении задачи при необходимости
- Консультирование на этапе реализации/ автоматизации моделей на этапе внедрения/ тиражирования при необходимости
- Определение требований к перечню, объему и качеству данных, необходимых для решения бизнес-задачи
- Подготовка прототипа для тестирования/ пилотирования/ внедрения при необходимости
- Подтверждение выполнения требований к данным для перехода на этап "моделирование"
- Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/ методами
Основные требования:
- Умение писать чистый, читаемый код на Python;
- Знание ML-стека: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm.
- Опыт построения DL pipeline с использованием фреймворков TF/Pytorch/Keras;
- Опыт работы с NLP инструментами NLTK, Pymorphy и пр
- Знание SQL
- Опыт использования Git, Jira, Confluence;
- Понимание и опыт АB-тестирования
- Плюсом будет опыт работы с Docker
- Плюсом будет знание Hadoop/Spark
- Участие в соревнованиях по ML (Kaggle)
Навыки:
• Опыт работы в роли DS от года
• Организованность и самостоятельность в решении задач
• Определение технического пути решения задач
• Быстрая обучаемость, организованность