Требования:
— техническое/математическое/экономическое образование
— знание Python, машинное обучение (sklearn, catboost/lightgbm/xgboost, statsmodels, numpy/pandas), визуализация и профилирование данных
— опыт работы с mlops (mlflow, dvc, git, docker), опыт организации пайплайнов обучения в виде модулей и пайплайнов в kedro/dvc/mlflow будет плюсом
— знание SQL, написание и оптимизация запросов
— опыт работы с oracle будет плюсом
— опыт работы с задачей математической оптимизации в маркетинге или operational research (SAS, Python MIP, PYOMO и аналоги) будет плюсом
Задачи:
— разработка ML-моделей для прогнозирования клиентского поведения (активация, отток, траты)
— разработка моделей персонализации категорий и размеров кэшбэка
— подготовка данных для обучения и применения моделей
— исследование новых источников данных и разработка признаков для повышения качества моделей
— проведение полного цикла обучения, валидации и внедрения моделей в промышленную эксплуатацию
— оценка качества моделей на исторических данных и в реальных пилотах
— проведение A/B тестов и анализ результатов внедрения моделей
— мониторинг качества моделей и организация процессов переобучения
Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка. Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.
Задачи:
• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.
Мы ожидаем:
• законченное высшее образование
• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.
Мы готовы предлагать:
• график 5/2, офис на м. Кутузовская;
• режим работы на выбор - офис или гибрид
• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
ГибридseniorМосква
350 000 – 550 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 3 · Job Hunters