Стажер Data Science (Финансы)

Мы – Data Science-команда, которая занимается моделированием поведения кредитных портфелей ФЛ. Работаем сразу с несколькими кредитными продуктами: потребительскими кредитами, ипотекой, автокредитами и POS. Наша основная задача – строить модели, прогнозирующие досрочные погашения по портфелю и моделирование эластичности. В наших задачах много классического ML, временных рядов и прикладной математики. Периодически используем более сложные подходы из DL. Работаем с большими банковскими данными, поэтому существенная часть стэка – Python, pandas, polars, Spark, SQL.

При этом от команды требуется не просто обучить модель, а разобраться в бизнес-механике продукта, реализовать расчет на больших данных и объяснить бизнесу полученный результат понятным языком.

У нас достаточно много исследовательской свободы: если существующий подход работает недостаточно хорошо или понятно как его улучшить, то можно предложить новый, что приветствуется.

Обязанности

• проводить аналитику и мониторинг работы моделей
• собирать и подготавливать данные, последующий EDA feature engineering разрабатывать новые ML-моделей (Регрессия, Классификация, Моделирование временных рядов, Кластеризация)
• оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
• подготавливать код проекта к проду
• поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и выполнение эдхок-запросов.

Требования

• высшее образование (или находишься на последних курсах университета) по техническому направлению
• имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК)
• умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL
• владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, sklearn)
• имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (основные линейные и древовидные модели).

Будет плюсом:

• интересуешься новыми подходами в мире Data Science
• участвовал в соревнованиях по ML
• знаешь что такое ключевая ставка ЦБ

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• срочный трудовой договор на 3 месяца
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• 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.