Job description
Мы создаём будущее банковского сервиса, объединяя физические и цифровые каналы взаимодействия (Phygital) и внедряя самые современные GenAI модели. Наша цель — обеспечить клиентам персональный сервис нового уровня, учитывая их жизненные обстоятельства и предлагая услуги простым и понятным языком.
Присоединяйся к нашей команде, чтобы создавать инновационные решения для миллионов людей!
-
Глубокий анализ больших объемов данных, включая аудиопотоки и clickstream
-
Исследования SotA-подходов и эксперименты с новыми технологиями
-
Создание и улучшение алгоритмов ML для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации продаж. Интеграция моделей в производственные процессы и обеспечение их стабильности и производительности
-
Адаптация и дообучение генеративных моделей (в том числе GigaChat)
-
Реализация ML-систем для предиктивного анализа обращений клиентов (канал, потребность, время, сценарии), включая sequence-to-one / sequence-to-many
-
Дизайн, проведение A/B-тестов и подведение итогов
-
Сотрудничество с аналитиками, дата-инженерами и бизнесом. Обоснование и защита архитектурных решений
-
Подготовка отчётности и визуализация результатов для внутренних заказчиков.
-
Опыт от 2-х лет в NLP, поведенческой аналитике, классификации временных рядов или RecSys
-
Готовность брать ответственность за архитектурные решения, обосновывать их перед бизнесом, влиять на бизнес-метрики продукта
-
Сильные аналитические способности, аккуратность и точность в работе с данными
-
Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт дообучения и работы с LLM
-
Sequence Modeling. Экспертиза в обработке последовательностных данных (sequence modeling)
-
Уверенное владение классическим ML (градиентный бустинг: LightGBM / CatBoost) и глубоким обучением (DL, PyTorch)
-
Отличное знание Python, SQL, инструментов больших данных (Hadoop, Spark)
-
Навыки эффективной коммуникации в междисциплинарной команде
-
Понимание методологии A/B-экспериментов и статистического анализа.
Будет плюсом:
-
Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей и создания production-пайплайнов
-
Навыки работы с Docker, системами мониторинга моделей
-
Опыт с потоковыми платформами (Kafka, Flink)
-
Опыт в финансовой сфере или банковском секторе.
-
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
-
Формат работы - офис
-
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
-
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
-
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
-
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
-
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
-
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
-
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.