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 занимается настройкой клиентских стратегий: строит индивидуальные модели эластичности к ставкам по вкладам, потребительским кредитам и программам лояльности, прогнозирует досрочное погашение кредитов физических лиц и повышает экономическую эффективность розничного бизнеса на основе данных.
задачи
Работать с большими данными в экосистеме Hadoop — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей;
Разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого конвейера обучения и предсказаний;
Проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект;
Проектировать и оценивать A/B-тесты, включая сопоставление, продвинутые методы причинно-следственного анализа и интерпретацию результатов;
Выстраивать коммуникацию с заказчиками;
Согласовывать метрики;
Защищать подходы;
Показывать ценность данных понятным языком;
Обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений.
требования
Опыт работы Data Scientist от 2 лет;
Техническое образование;
Понимание теории вероятностей и статистики;
Уверенное владение алгоритмами машинного обучения: регрессией, классификацией, кластеризацией и моделированием uplift;
Умение оценивать причинно-следственные эффекты, а не только строить прогнозы;
Владение Python и библиотеками машинного обучения: numpy, sklearn, pandas, matplotlib, seaborn, plotly, catboost, lightgbm, xgboost;
Будет плюсом опыт работы с pytorch, pyspark и образование в МГУ, МФТИ, ВШЭ или другом ведущем вузе страны.
условия
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
Возможность выбрать офисный или гибридный график;
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 для вакансий уровня Junior;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.