ML инженер (Senior)

Мы команда на стыке андеррайтинга и моделирования риска, которая создает прорывные решения для привлечения новых клиентов и раскрытия страхового потенциала бизнеса на основе данных и ИИ-технологий. Мы собираем все необходимые данные, строим продвинутые модели, создаем инструментарий для измерения эффекта от моделей и трансформируем их в коммерческие тарифы для потребителей. Наша цель принципиально изменить отношение клиента к страхованию за счет слома мнений, что страхование это дорого, сложно и неудобно.

Обязанности

• Осуществлять общую координацию и наставничество в группе моделистов;
• Проводить исследовательской анализа данных (EDA) для выявления ключевых метрик и закономерностей;
• Разрабатывать и улучшать скоринговые, рисковые и конверсионные модели (ML/GBDT/GLM: CatBoost/LightGBM/XGBoost/GLM);
• Настраивать оценку качества: метрики, кросс-валидация, стабильность;
• Осуществлять подготовку инструмента интерпретации моделей: SHAP, feature importance, permutation importance, PDP/ICE;
• Осуществлять взаимодействие с валидаторами;
• Внедрять лучшие практики в области моделирования для повышения точности и надежности прогнозов.

Требования

• Высшее образование математического, экономического или естественно-научного профиля;
• Опыт построения ML/GLM-моделей, их валидация и доведения до продакшена от 3-х лет;
• Умение эффективно работать в команде;
• Системное мышление, гибкость и ответственность за результат;
• Хорошее понимание математики/статистики на прикладном уровне;
• Опыт работы с Python и библиотеками: pytorch, pandas, numpy, SQLAlchemy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn;
• Опыт в страховании будет вашим преимуществом;
• Стремление к саморазвитию и повышению квалификации.

Условия

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве на Олимпийском проспекте);
• Льготные ипотечные условия кредитования;
• Бесплатная подписка СберПрайм +;
• Скидки на продукты компаний – партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие;
• ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Детский отдых и подарки за счет Компании;
• Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.