Стажер по машинному обучению

СберМобайл – драйвер цифровых и телеком-инноваций в экосистеме Сбера. Мы создаём решения, которые упрощают жизнь, помогают бизнесу и меняют государственные процессы к лучшему. Наши продукты используют миллионы абонентов, и мы постоянно совершенствуем сервисы на основе данных.

Мы ищем стажёра по Data Science, который присоединится к команде и будет работать над прикладными задачами в телеком-отрасли. Вы сможете применить свои знания в области машинного обучения на реальных данных, решать интересные задачи и учиться у опытных специалистов.

Обязанности:

• Проводить исследование и анализ данных: проверять качество данных, искать закономерности, формировать и проверять гипотезы.

• Готовить наборы данных и признаки для обучения моделей машинного обучения.

• Разрабатывать и обучать модели для задач классификации и прогнозирования.

• Проводить эксперименты с моделями, признаками, целевыми переменными и параметрами обучения.

• Оценивать качество моделей с использованием технических и бизнес-показателей.

• Анализировать ошибки моделей и интерпретировать полученные результаты.

• Сравнивать различные подходы и готовить выводы по результатам экспериментов.

• Участвовать в развитии существующих решений команды.

• Готовить воспроизводимый код и краткую документацию по проведённым исследованиям.

• Хорошее знание Python и основных библиотек для анализа данных: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.

• Базовое понимание классического машинного обучения: линейные модели, деревья решений, ансамбли и градиентный бустинг.

• Понимание основных задач классификации и принципов оценки качества моделей: точность, полнота, ROC-AUC и другие показатели.

• Базовое знание математической статистики и теории вероятностей.

• Умение работать с данными: проводить исследовательский анализ, выявлять проблемы качества данных и формулировать выводы.

• Базовое знание SQL.

• Готовность разбираться в новой предметной области, самостоятельно искать решения и обсуждать результаты с командой.

Будет преимуществом:

• Опыт использования scikit-learn, CatBoost, LightGBM или аналогичных библиотек в учебных или собственных проектах.

• Опыт участия в соревнованиях, исследовательских, учебных или личных проектах по Data Science.

• Понимание принципов проведения экспериментов и проверки статистических гипотез.

• Опыт работы с большими объёмами данных или знакомство с инструментами для работы с большими данными.

• Базовое понимание систем контроля версий, контейнеризации и жизненного цикла моделей машинного обучения.

• Знакомство с методами интерпретации моделей и анализа важности признаков.

• Интерес к задачам телеком-отрасли, клиентской аналитики, борьбы с мошенничеством или поведенческого моделирования.

• График работы гибкий, частичная занятость с возможностью совмещения с учёбой (обсуждается индивидуально).

• Официальное трудоустройство, оплачиваемая стажировка.

• Развитие - реальный опыт в компании экосистемы Сбера, участие в значимых проектах.

• 100% скидка на связь СберМобайл.

• Современный офис в Москве (м. Белорусская) с комфортными условиями.