Junior ML-engineer / Data Scientist

Мы - команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц. Наша основная задача - эффективный прайсинг. С помощью алгоритмов машинного обучения оптимизируем процесс привлечения денег в банк как на портфельном, так и на клиентском уровне.

Среди проектов: модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности, модели рекомендации индивидуальной ставки и многое другое. Работаем не только в Jupyter, но и двигаем модели в прод.

Обязанности

• проводить аналитику и мониторинг работы моделей
• собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering,
• разрабатывать новые ML-модели
• оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
• подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты.

Требования

• получил высшее образование по техническому направлению
• имеешь от года релевантный опыт в ML
• имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК, владеешь базовыми стат тестами проверки гипотез)
• умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL
• владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels)
• имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения)
• владеешь основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и пр.

Будет плюсом, если

• тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования и финансов в целом, изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits, читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностям.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• 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.