Стажер Classic Data Scientist

Локация: Москва, гибридный формат; требуется работа из офиса

Компания

Команда Управления благосостояния ПАО «Сбербанк» разрабатывает ML-модели для инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов на базе B2C- и B2B-данных.

Что делать

• Исследовать данные, разрабатывать информативные признаки и подключать новые источники к командному пайплайну.
• Строить ML-модели на табличных данных и последовательностях событий, включая кликстрим и транзакции.
• Разрабатывать модули командного фреймворка для повышения производительности Data Science и качества промышленного кода.
• Работать над рекомендательными системами, моделями классификации, регрессии и кластеризации для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций.

Требования

• Знание алгоритмов классического ML: линейных и метрических моделей, градиентного бустинга, а также их применения в задачах регрессии, классификации и ранжирования.
• Уверенное использование SQL.
• Отличное знание Python и библиотек CatBoost, pandas, NumPy и scikit-learn.

Хорошо, если есть

• Опыт построения uplift-моделей.
• Опыт решения реальных бизнес-задач.
• Понимание принципов и деталей работы PySpark.

Культура и преимущества

• Современный IT-офис рядом с Москва-Сити с фитнес-залом.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• Льготная ипотека и условия кредитования, корпоративная пенсионная программа.
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• Обучение за счет компании: онлайн-курсы, библиотека, корпоративный университет, тренинги и митапы.
• Доступ к DS&AI Community, обмену знаниями, лекциям, мастер-классам и материалам по современным разработкам в Data Science и AI.