Senior Data Scientist NLP (команда Phygital-продажи и GenAI)

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
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.