Руководитель команды Data Scientist (транзакционный банкинг)

Наша команда занимается созданием предиктивных моделей и высоконагруженных сервисов по их применению для процессов транзакционного банкинга. Эти сервисы используются для отбора предложений в разрезе наших продуктов для отображения их на фронтальных сценариях в мобильном и веб приложении Сбера. В команде открыта вакансия Team Lead Data Scientist, которому предстоит заниматься разработкой сервиса товарных рекомендаций. Мы подключаем новых партнёров и предлагаем рынку комплексные и инновационные решения, которые востребованы всеми сегментами клиентов по всей стране. Обязанности: Наш стек: Python, Spark, Hive, Catboost, Airflow, Kafka, Hadoop, Openshift, Docker Что нужно будет делать: Участвовать в создании и развитии платформы рекомендаций и умных помощников; Анализировать и предобрабатывать большие данные, формировать разметку и признаки для моделирования; Строить/улучшать модели для разных частей пайплайна. В основе лежат модели ранжирования, позволяющие по запросу выдать релевантный список рекомендаций на клиента; Писать production код и выводить его в эксплуатацию; Развивать пайплайны моделирования, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде; Подготавливать предложения по архитектуре моделей; Контролировать корректность реализации и автоматизации моделей на этапе внедрения; Подготавливать и участвовать в проведении демонстрации полученных результатов моделирования бизнес-заказчикам; Определять требования к перечню, объему и качеству данных, необходимых для решения бизнес-задач; Определять цели, приоритеты и обязанности команды; Совершенствовать и разрабатывать новые методы, модели, алгоритмы, технологии и инструментальные средства работы с большими данными; Выстраивать эффективные коммуникации между командой и контрагентами. Требования: Глубокое знание классического ML. Понимание основных Deep Learning подходов; Опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, catboost; Знание SQL и понимание принципов распределенной обработки данных, желателен опыт работы со Spark; Математическая статистика; Представление визуальной презентации данных; Знание банковских процессов и систем; Управление командой; Анализ бизнес-процессов; Планирование среднесрочных и долгосрочных задач. Будет плюсом: Опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding; Понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением в продакшен; Навык публичных выступлений Примеры задач: Разработка векторных представлений мерчантов Разработка модели рекомендаций продуктовых корзин для клиента в рамках кросс-продуктовых предложений Мы предлагаем: Deep diving в предметную область, много разработки по задачам имеющим прямой эффект на бизнес Возможность привносить новые идеи и нестандартные решения Сообщество D-people– поддержка, развитие и возможность учиться у профессионалов Достойную оплату труда ДМС, сниженные ставки по кредитованию, программы лояльности для сотрудников Современный офис рядом с метро Кутузовская, бесплатный фитнес в офисе Возможность реализовать амбициозные проекты и инновационные технологии в одной из крупнейших компаний российского рынка банковских услуг Дружная команда профессионалов, поддерживающих стремление сотрудников развиваться и расти профессионально Конкурентоспособная заработная плата и прозрачная система мотивации Гибкий график работы и возможность удаленной работы Доступ к современным технологиям и инструментам разработки Регулярные образовательные мероприятия и конференции внутри компании и на внешних площадках Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Ипотека для сотрудников выгоднее до 7% Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.