Наша команда занимается разработкой и внедрением в бизнес-процессы метрики CLTV (Client Life-Time Value) розничных клиентов Сбера. Мы ищем Data Scientist’a для работы с моделями последовательностей событий (Transformer, LSTM, RNN) и c классическим ML на табличных данных, который сможет имплементировать SOTA ML-решения в модели прогнозирования CLTV.
Обязанности
- Разработка ML-моделей для базы 100+ млн розничных клиентов Сбербанка
- Поиск, подготовка и анализ данных в различных разрезах
- Совместно с методологами формирование и согласование архитектуры моделей CLTV
- Разработка подхода по расчету чувствительности прогнозов к изменению входных параметров (эластичность к действиям банка/свойствам клиента)
- Разработка подхода прогнозирования остатков по банковским продуктам
- Взаимодействие с командой контрагентов – методологи, DE, бизнес пользователи
Требования
- Отличные знания в области классического data science / математики / статистики
- Опыт работы с архитектурами Transformer/LSTM/RNN на численных данных и нетекстовых последовательностях
- Умение писать чистый код на Python и SQL (PySpark)
- Опыт решения бизнес-задач «под ключ»: от постановки задачи до вывода в пром
- Знание SQL, умение писать сложные запросы
Будет плюсом:
- Опыт работы с pyspark/hadoop
- Знание принципов A/B тестирования
- Понимание банковского или финансового бизнеса.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект
- Офисный формат работы (обсуждается гибрид)
- Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
