Стажер Data Scienсe

Дата размещения вакансии: 16.09.2024
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Владивосток
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Стажировка по направлению Data Science в команду Risk Modelling&Research во Владивостоке.

Наша команда занимается разработкой ML моделей для процессов кредитования физических лиц Сбера. Наша деятельность разбита на направления, такие как: Стрим Выдач – модели для принятия решения по кредитной заявке; Стримы Раннего/Позднего Сбора (Collection) – модели оптимизации взаимодействия с клиентом, находящимся в просрочке (например модель рекомендации наиболее эффективной для данного клиента коммуникаций – СМС, звонок человека, звонок робота и тд); Стрим Портфельного моделирования – прогнозирование поведения всего кредитного портфеля физических лиц Сбера; Антифрод и др.

Обязанности

  • возможность поработать над актуальными задачами нашего блока с использованием реальных данных Сбера (а это терабайты сырых данных, например, транзакции клиентов).
  • опыт построения промышленных ML моделей, готовым к внедрению. Стажеры попрактикуются в темах: «Архитектура данных», «Машинное обучение», «Глубокое обучение» и других.

Что получишь на выходе?

  • опыт работы над практическими задачами и исследованиями
  • стажировку можно зачесть в качестве летней практики
  • специальные курсы лекций и семинаров по Deep Learning.
  • ребятам, которые отлично показали себя на стажировке, сделаем оффер на постоянную позицию у нас в штате.

Требования

  • в том числе студенты математических, IT, физических, инженерных и экономических направлений
  • уверенные знания классического ML, Python, SQL, Gradient Boosting, Scikit-Learn,
  • Python библиотеки для визуализации данных,
  • опыт работы с любым фреймворком нейронных сетей.
  • наш технологический стэк: Python, GreenPlum, PySpark, Catboost/Lightgbm, ScikitLearn, Pytorch

Условия

  • 3-6-месячная оплачиваемая стажировка с гибким графиком (20-40 часов) в офисе Сбера в корпусе А ДВФУ или в городе на Фонтанной 18. (Возможности удаленной работы нет)
  • стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
  • официальное оформление с первого дня
  • корпоративное обучение за счет компании.