Middle/Senior Data Scientist (Транзакционный банкинг B2C)

СБЕР

Middle/Senior Data Scientist (Транзакционный банкинг B2C)

Описание вакансии

Управление развития Искусственного Интеллекта блока «Транзакционный банкинг B2C» ищет профессионала на позицию Middle Data Scientist. Мы занимаемся разработкой и внедрением ML-моделей на огромной клиентской базе B2C, чтобы своевременно предлагать клиентам кредитные карточные продукты, персонализировать условия обслуживания и автоматизировать поддержку клиентов.

Мы работаем над:

  • модели склонности и отклика и для СберБанк Онлайн и других каналов дистрибуции карточных продуктов.
  • NLP-моделями на текстовых данных (анализ обращений, чатов, отзывов клиентов для улучшения карточных продуктов).
  • продвинутыми подходами в классическом ML: управление лимитом кредитной карты, uplift-моделирование маркетинговых кампаний, прогнозирование оттока и выхода из грейс-периода, feature engineering на больших данных

Обязанности

  • строить ML-модели на основе различных данных: табличные, последовательности событий (транзакции по картам, кликстрим, операции), текстовые
  • писать production-ready код и передавать его в CI/CD-пайплайн команды MLOps (вы отвечаете за качество кода и воспроизводимость)
  • улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде
  • предлагать и обосновывать внедрение новых ML-моделей в процессы банка, сопровождать интеграцию моделей в бизнес-процессы кредитования и обслуживания карт
  • выдвигать data-driven гипотезы и предложения по запуску новых механик и карточных продуктов, а также находить инсайты в данных.

Требования

  • глубокое знание классического ML и опыт применения к реальным бизнес-задачам (градиентный бустинг, NLP-алгоритмы).
  • понимание основных Deep Learning подходов.
  • продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запроса).
  • отличное знание Python, в том числе библиотек lightgbm, pandas, numpy, sklearn, torch.
  • опыт работы с Hadoop, PySpark (оптимизация запросов, работа на общем кластере), Greenplum.
  • опыт работы с кредитными и/или дебетовыми картами: понимание бизнес-процессов кредитования, скоринга, управления лимитами, персонализации предложений будет вашим преимуществом.

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты. 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
  • бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Посмотреть контакты работодателя

Похожие вакансии

СБЕР
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
СБЕР
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
Ингосстрах
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
Бюро кредитных историй Скоринг Бюро

Data Scientist

Бюро кредитных историй Скоринг Бюро

  • Москва

  • Не указана

Банк Русский Стандарт
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
  • Москва

  • Не указана

585, Холдинг

AI Lead

585, Холдинг

  • Москва

  • Не указана

Neoflex
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
  • Москва

  • Не указана

ЦЕМРОС
  • Москва

  • Не указана

НПО ПКРВ-Иннополис
  • Москва

  • от 250000 RUR

Ренессанс Банк
  • Москва

  • от 250000 RUR

Банк Русский Стандарт

Team Lead аналитики в Collection

Банк Русский Стандарт

  • Москва

  • от 250000 RUR

Артур Консалтинг
  • Москва

  • от 250000 RUR

ИЦ АЙ-ТЕКО
  • Москва

  • до 210000 RUR

Хотите оставить вакансию?

Заполните форму и найдите сотрудника всего за несколько минут.
Оставить вакансию