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 Фабрики детектирования аномалий формирует гипотезы и разрабатывает модели для прогнозирования нестандартных паттернов поведения клиентов Core-Banking. Модели охватывают продукты департамента «Занять и сберегать».
задачи
Координировать кросс-функциональные команды на стыке бизнеса, финансов, DS и IT;
Определять ключевые метрики успеха и целевые показатели эффективности;
Связывать бизнес-результат и техническую глубину, фокусироваться на измеримом эффекте, предотвращении потерь, экономии затрат и росте маржинальности продуктов;
Формировать и вести детализированный бэклог продукта;
Приоритизировать гипотезы на основе бизнес-ценности, технической сложности и пользовательской значимости;
Оперативно проверять гипотезы и корректировать курс;
Генерировать и проверять гипотезы на основе данных, искать инсайты;
Исследовать современные подходы к рекомендациям, в том числе совместно с исследовательскими институтами — партнёрами Сбера;
Актуализировать стратегию развития AI-продукта Фабрики;
Погружаться в продукты «Занять и сберегать»: вклады, кредиты, авто, комиссионные продукты и BNPL.
требования
Владение SQL и базовыми языками программирования, включая Python, для автоматизации проверок;
Опыт работы на позиции Product Owner не менее года;
Хорошие коммуникативные и презентационные навыки;
Понимание полного цикла разработки AI-модели;
Понимание принципов работы с гипотезами в области искусственного интеллекта;
Умение работать с данными: оценивать эффективность продукта на основе метрик и проводить A/B-тестирование;
Опыт оценки качества результатов: DS и бизнес-валидация;
Понимание принципов работы ML-моделей на основе клиентских данных;
Будет плюсом опыт работы со Spark, Hadoop.
условия
Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников;
Официальное оформление;
Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
Корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
Корпоративная пенсионная программа;
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.