ml engineer для банковских продуктов

Команда Data Science департамента «Занять и сберегать» разрабатывает и внедряет ML-решения для розничных банковских продуктов: кредитов, вкладов, автокредитования и комиссионных продуктов. Решения помогают прогнозировать спрос, оптимизировать портфели, автоматизировать принятие решений и персонализировать предложения, влияя на опыт миллионов клиентов Сбера.

• Работать над задачами ценообразования;
• Разрабатывать uplift-модели;
• Решать задачи ранжирования;
• Разрабатывать модели склонности;
• Создавать look-a-like-модели;
• Разрабатывать response-модели;
• Работать с регрессионными таргетами;
• Проводить кластерный и факторный анализ.

• Опыт в задачах машинного обучения не менее 3 лет;
• Опыт работы и глубокое понимание классического машинного обучения;
• Продвинутые знания статистики и машинного обучения;
• Опыт оценки качества результатов, включая оценку в Data Science и бизнес-валидацию;
• Опыт проведения A/B-тестов;
• Хорошее знание Python и SQL;
• Будет плюсом опыт работы с Transformers, успехи в ML-соревнованиях и хакатонах, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания и использования AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• 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 трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.