Team lead Data Scientist

  • Сбер
  • Россия, Москва

Молодая амбициозная команда блока «Технологии» Сбера ищет Team lead Data Scientist.

Параметры

ИТ - анализ данных Банки Специалист / Аналитик Постоянная, Полная Нет 10.05.2021 - 20.05.2021 1752

Описание вакансии

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. Возможность сформировать Dream Team.

 

Основные задачи:

  • Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/ методами
  • Анализ и утверждение с бизнес-заказчиками постановки бизнес-задачи и формализованного описания моделируемого бизнес-процесса.
  • Разработка и/или утверждение предложенной Data Scientist архитектуры модели
  • Анализ и утверждение предложенных Data Scientist методов моделирования для решения бизнес-задачи
  • Подготовка и участие в проведении демонстрации полученных результатов моделирования бизнес-заказчикам
  • Консультирование на этапе реализации и внедрения моделей,
  • Внедрение в промышленную эксплуатацию
  • Руководство командой, постановка задач, контроль сроков и результатов

 

Основные требования:

  • Образование - Высшее (математика, информационные технологии)
  • Умение писать чистый, читаемый код на Python;
  • Знание статистики, математического анализа, теории вероятностей, линейной алгебры, глубокое понимание ML алгоритмов (линейная регрессия, бустинг и т.д.)
  • Опыт использования ML-библиотек и алгоритмов на Python (xgboost/lightgbm/catboost, sklearn, …), понимание особенностей и границ применимости
  • Опыт внедрения ML-решений в бизнес-процессы и доведение их до прома, последующий мониторинг
  • Хорошее понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи
  • 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)

Требования к кандидату

Профессиональный опыт*

1 год (Опционально)