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!

• 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.

Будет плюсом:

• 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.

• 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.

• 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.