Мы - команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц. Наша основная задача - эффективный прайсинг. С помощью алгоритмов машинного обучения оптимизируем процесс привлечения денег в банк как на портфельном, так и на клиентском уровне.

Среди проектов: модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности, модели рекомендации индивидуальной ставки и многое другое. Работаем не только в Jupyter, но и двигаем модели в прод.

Обязанности

* проводить аналитику и мониторинг работы моделей

* собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering,

* разрабатывать новые ML-модели

* оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines

* подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты.

Требования

* получил высшее образование по техническому направлению

* имеешь от года релевантный опыт в ML

* имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК, владеешь базовыми стат тестами проверки гипотез)

* 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, scipy, matplotlib, statmodels)

* имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения)

* владеешь основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и пр.

Будет плюсом, если

* тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования и финансов в целом, изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits, читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностям.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

* гибридный формат работы

* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

* 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.