Сбер
Data Scientist / Product Analyst
О роли
Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично. Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования. Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы. Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами. Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны. Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России! Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Чем ты будешь заниматься
анализ данных и проверка гипотез для решения бизнес-задач
определение требований к данным (объём, качество, источники)
разработка и валидация моделей машинного обучения (ML, статистические методы)
Feature engineering: подготовка и проектирование признаков
разработка интерпретируемых моделей и explanation-инструментов (XAI)
подготовка прототипов моделей для пилотирования и внедрения
контроль корректности реализации и автоматизации моделей на этапе внедрения
формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими методами
визуализация результатов и подготовка презентаций для заказчика
консультирование заказчика при постановке задач.
Мы ожидаем, что ты имеешь
Будет плюсом:
опыт работы на позиции Data Scientist / аналитика данных — от 2 лет
Python — уверенное владение, включая основные библиотеки для ML и анализа данных: scikit-learn, pandas, numpy
SQL — составление запросов средней и высокой сложности; опыт работы с PostgreSQL
знание классических методов ML (регрессия, классификация, кластеризация, ансамбли)
опыт feature engineering и подготовки данных для моделей
понимание принципов валидации моделей и борьбы с переобучением
опыт подготовки прототипов и передачи моделей в эксплуатацию
навыки визуализации данных и презентации результатов
математическое моделирование, статистика, системный анализ
опыт построения ML-пайплайнов и развертывания моделей (Docker, FastAPI).
опыт работы с интерпретируемыми моделями (XAI)
опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS)
опыт развёртывания и поддержки моделей в production
опыт работы в банковской / финансовой сфере
навыки работы с генеративными AI-моделями
опыт создания AI-агентов и использования их в работе
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
навыки создания и использования AI-агентов
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Работа в Сбере — это
гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1
ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
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.
