з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Мы создаём будущее банковского сервиса, объединяя физические и цифровые каналы взаимодействия (Phygital) и внедряя самые современные GenAI модели. Наша цель — обеспечить клиентам персональный сервис нового уровня, учитывая их жизненные обстоятельства и предлагая услуги простым и понятным языком.
Присоединяйся к нашей команде, чтобы создавать инновационные решения для миллионов людей!
Обязанности
- Глубокий анализ больших объемов данных, включая аудиопотоки и clickstream
- Исследования SotA-подходов и эксперименты с новыми технологиями
- Создание и улучшение алгоритмов ML для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации продаж. Интеграция моделей в производственные процессы и обеспечение их стабильности и производительности
- Адаптация и дообучение генеративных моделей (в том числе GigaChat)
- Реализация ML-систем для предиктивного анализа обращений клиентов (канал, потребность, время, сценарии), включая sequence-to-one / sequence-to-many
- Дизайн, проведение A/B-тестов и подведение итогов
- Сотрудничество с аналитиками, дата-инженерами и бизнесом. Обоснование и защита архитектурных решений
- Подготовка отчётности и визуализация результатов для внутренних заказчиков.
Требования
- Опыт от 2-х лет в NLP, поведенческой аналитике, классификации временных рядов или RecSys
- Готовность брать ответственность за архитектурные решения, обосновывать их перед бизнесом, влиять на бизнес-метрики продукта
- Сильные аналитические способности, аккуратность и точность в работе с данными
- Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт дообучения и работы с LLM
- Sequence Modeling. Экспертиза в обработке последовательностных данных (sequence modeling)
- Уверенное владение классическим ML (градиентный бустинг: LightGBM / CatBoost) и глубоким обучением (DL, PyTorch)
- Отличное знание Python, SQL, инструментов больших данных (Hadoop, Spark)
- Навыки эффективной коммуникации в междисциплинарной команде
- Понимание методологии A/B-экспериментов и статистического анализа.
Будет плюсом:
- Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей и создания production-пайплайнов
- Навыки работы с Docker, системами мониторинга моделей
- Опыт с потоковыми платформами (Kafka, Flink)
- Опыт в финансовой сфере или банковском секторе.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Формат работы - офис
- Ежегодный пересмотр зарплаты, 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
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
