Data Scientist

Задачи: — Разрабатывать ML-модели (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации push/pull-коммуникаций, категорий кешбэка, рекламных материалов и других сценариев в цифровых каналах банка; — Визуализировать и интерпретировать результаты, дизайнить A/B-тесты, проводить пилоты; — Общаться с бизнесом и помогать решать задачи через данные и ML; — Проходить полный цикл разработки модели: от уточнения требований до продакшна и мониторинга качества (если каких-то навыков не хватает — поможем развить); — Разрабатывать AI-агентов. Требования: — Высшее техническое образование; — 3+ года опыта в Data Science (именно построение моделей, не только аналитика); — Уверенный математический аппарат: мат. статистика, теория вероятностей; — Продвинутый Python и SQL (оконные функции, подзапросы — на автомате); — Опыт работы со Scikit-learn, NumPy, Pandas/Polars, Matplotlib/Seaborn/Plotly, LightGBM/XGBoost/CatBoost, PyTorch/TensorFlow/Implicit/LightFM, Airflow, Git. Будет большим плюсом: — PySpark, Hive, Hadoop, Docker, Kubernetes; — Опыт в банковской сфере и CVM; — Модели склонности и uplift-моделирование; — Рекомендательные системы (RecSys); — NBA/NBO оптимизаторы (Next Best Action / Next Best Offer); — ИИ-сервисы (real-time, near real-time или batch). Условия: — Гибридный формат работы, Москва, Москва-Сити (2 дня в неделю в офисе); — Комфортный и современный офис; — Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.); — Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы; — Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология; — Прозрачный доход по итогам интервью; — Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).