Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц с помощью алгоритмов машинного обучения оптимизирует привлечение денег в банк на портфельном и клиентском уровнях. Среди проектов — модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности и модели рекомендации индивидуальной ставки; модели переводятся в прод.
задачи
Проводить аналитику и мониторинг работы моделей;
Собирать и подготавливать данные, выполнять EDA и feature engineering;
Знание основ DL, основных архитектур для разных задач и особенностей обучения;
Владение основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и другими;
Будет плюсом интерес к методам ML в задачах ценообразования и финансах, изучение Reinforcement Learning и multi-arms bandits, чтение статей по SOTA-решениям для работы с последовательностями.
условия
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Квартальная и годовая премия в зависимости от должности и системы премирования;
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;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.