Наша команда разрабатывает и поддерживает множество моделей ценообразования (сценарные модели развития клиента, модели рекомендации индивидуальных тарифов, рекомендации подписок СберБизнес Прайм).
Модели уже используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для нескольких миллионов клиентов – ИП и юридических лиц, и существенно влияют на доход банка, эффект регулярно подтверждается А/Б экспериментами.
Кого ищем:
- Python-разработчика, готового перейти в сферу end-to-end ML-инженерии
- Опыт в направлении Data Scientist желателен, но не обязателен.
Обязанности
- работать над автоматизацией ML-моделей совместно с DS-командой;
- оптимизировать код исполнения моделей, производить рефакторинг;
- выводить и обновлять модели в prod;
- разрабатывать и оптимизировать ETL-пайплайны на PySpark совместно с DA команды.
Требования
Наш стек:
экосистема Hadoop (HDFS, Spark, Hive, Yarn), есть собственный кластер
модели на PyTorch, gbm/sklearn и др.; деплой: Maven, Jenkins
системы мониторинга (Grafana).
- высшее техническое образование
- опыт разработки на Python от 2 лет, культура написания кода
- базовое знание SQL, опыт работы с данными, умение работать с Pandas/Polars
- понимание ООП, знание паттернов проектирования
- умение работать с Linux, bash, git.
Будет плюсом:
- опыт промышленной разработки ПО, опыт командной разработки в git
- опыт работы с экосистемой Hadoop, особенно – со Spark
- понимание основ ML и цикла разработки ML проектов, опыт разработки моделей (бустинги, PyTorch/TF/JAX), опыт работы с PyTorch Lightning.
Условия
- гибридный или офисный формат работы в Санкт-Петербурге: IT Хаб Сбера, Уральская, д.1 (ст.метро Василеостровская/Спортивная)
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.