Стажер Classic Data Scientist

Ориентир по рынку≈ 386 000 – 483 000 ₽наша приблизительная оценка по 22 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана

≈ 4,8 тыс.–6 тыс. $

ОфисБез опытаПолная занятость

Описание

Подготовить отклик

История

Стоит ли откликаться

Вакансия закрыта

Вакансию уже закрыли, и отклик сюда не дойдёт. Как она жила, видно в разборе ниже.

3 из 4 в норме

Наша компания

Команда Управления благосостояния ПАО "Сбербанк" ищет стажера на позицию Data Scientist. Мы занимаемся разработкой и внедрением ML моделей на огромной клиентской базе B2C и B2B с целью предложения актуальных инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов.

Чем предстоит заниматься

Исследовать данные, разрабатывать новые информативные признаки и добавлять в командный пайплайн новые источники

Строить ML модели на основе различных данных: табличные, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.)

Реализовывать прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде

Наши требования

Знание основных алгоритмов классического ML (линейные модели, метрические алгоритмы, градиентный бустинг) и их применения в задачах регрессии, классификации, ранжирования

Уверенное использование SQL

Отличное знание Python, в том числе библиотек catboost, pandas, numpy, sklearn

Опыт построения uplift-моделей

Опыт решения задач реальных бизнес-задач

Понимание принципов и деталей работы PySpark

Мы предлагаем

Офисный формат работы

Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом

Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования

Бесплатная подписка СберПрайм+

Скидки на продукты компаний-партнеров

ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

Корпоративная пенсионная программа

Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию

Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

Дополнительно

Рекомендательными системами и моделями классификации, регрессии, кластеризации для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций

Продвинутыми подходами в классическом ML (uplift-моделирование, работа с несбалансированными классами, feature engineering на больших данных, SOTA-алгоритмы)