Команда разработала и внедрила большое количество ML моделей в процессы банка, наши модели улучшают клиенсткий опыт, помогают снизить отток и формируют персональные рекомендаций для клиентов. С помощью стека разработанных моделей, команда улучшает внутренние процессы банка, а так же платные продукты и сервисы для клиента. Мы ищем в команду ML инженера, который поможет лидировать направление разработки ML моделей в команде, улучшать стек текущих моделей и разрабатывать новые.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

* погрузиться в процессы и продукты компании, с целью улучшения процессов с помощью ML

* разрабатывать и тестировать новые гипотезы связанные с ML моделями на табличных данных

* разрабатывать MVP решения с использованием LLM моделей (промпт-инжиниринг)

* разрабатывать ML модели с учетом требований банка и последующего вывода их в ПРОД

* готовить аналитику результатам работы моделей и презентовать ее заказчикам

* участвовать в развитии ML инструментов и тех. стека Банка.

Требования

* опыт работы по направлению Data Science от 3х лет

* знание Python ML стека (pandas / sklearn / catboost )

* опыт использования LLM

* умение переложить гипотезу с бизнес терминов на техническую реализацию

* развитые коммуникативные способности для эффективного общения

* знание SQL / Git / Pep8.

Будет плюсом опыт:

* промышленной разработки на Python от 1 года

* внедрения ML решений в бизнес процессы

* работы с BigData стеком (Hadoop / PySpark)

* работы с Linux, bash.

Условия

Что мы предлагаем:

• удобный офис в СПб на ул. Уральской, дом 1 (шаттлы от метро Спортивная и Приморская)

• офисный формат работы

• регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии

• доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета

• программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы

• расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи

• ипотечные программы для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждения за рекомендации кандидатов.