9838 вакансий из первоисточников от 62 компании

Свежие вакансии с официальных сайтов компаний. Полные описания и прямой отклик работодателю.

В выдаче: 9838 вакансий 62 компании

Загружаем каталог...

Вакансия из официального источника

Middle/Senior Data Scientist (Транзакционный банкинг B2C)

Сбер · г Москва

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.

Откликнуться на сайте компании

Источник: официальный сайт Сбер. Актуальность проверена 19.09.2026 14:50 (Екатеринбург).