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.
Обязанности:- 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
Требования:- 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.)
Мы предлагаем:- 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)