Senior ML engineer

Команда разработала и внедрила большое количество ML моделей в процессы банка, наши модели улучшают клиенсткий опыт, помогают снизить отток и формируют персональные рекомендаций для клиентов. С помощью стека разработанных моделей, команда улучшает внутренние процессы банка, а так же платные продукты и сервисы для клиента. Мы ищем в команду ML инженера, который поможет лидировать направление разработки ML моделей в команде, улучшать стек текущих моделей и разрабатывать новые.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• погрузиться в процессы и продукты компании, с целью улучшения процессов с помощью ML
• разрабатывать и тестировать новые гипотезы связанные с ML моделями на табличных данных
• разрабатывать MVP решения с использованием LLM моделей (промпт-инжиниринг)
• разрабатывать ML модели с учетом требований банка и последующего вывода их в ПРОД
• готовить аналитику результатам работы моделей и презентовать ее заказчикам
• участвовать в развитии ML инструментов и тех. стека Банка.

Требования

• опыт работы по направлению Data Science от 3х лет
• знание Python ML стека (pandas / sklearn / catboost)
• умение переложить гипотезу с бизнес терминов на техническую реализацию
• развитые коммуникативные способности для эффективного общения
• знание SQL / Git / Pep8.

Будет плюсом опыт:

• опыт использования LLM или агентского стека (LangChain / LangGraph / RAG)
• промышленной разработки на Python от 1 года
• внедрения ML решений в бизнес процессы
• работы с BigData стеком (Hadoop / PySpark)
• работы с Linux, bash.

Условия

Что мы предлагаем:

• удобный офис в СПб на ул. Уральской, дом 1 (с шатлами от метро)

• офисный формат работы

• регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии

• доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета

• программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы

• расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи

• ипотечные программы для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждения за рекомендации кандидатов