Data Scientist внешнеэкономического партнерства

Вакансия № 22580225 от компании Сбер. Data Science на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Сбер. Data Science.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Кутузовский проспект, 32к1.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 22580225 добавлено в базу данных: Четверг, 6 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 22580225:

Прочитано соискателями - 27 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Сбер. Data Science":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

В дивизион "Развитие внешнеэкономического партнерства" ищем Data Scientistа. Команда занимается распознаванием документов, автоматизирует/оптимизирует работу менеджеров, помогает искать новых клиентов с помощью ML и создает полноценные продукты для помощи юр. лицам в ведении ВЭД

Основные функции:

Поиск новых ценных данных внутри банка и во внешних источниках
Совместная с заказчиками проработка вариантов реализации AI-решений
Разработка ML моделей (Структурированные данные, NLP, CV, рекомендательные системы)
Участие в согласовании дизайна пилотов и А/В тестов
Выведение моделей в промышленную эксплуатацию
Согласование разработок со смежными и контролирующими подразделениями (Кибербезопасность, Архитектура и др.)

Профессиональные требования:

Высшее техническое/математическое/экономическое образование
Опыт работы на аналогичной позиции
Уверенные знания Python и SQL (Oracle, Postgres)
Опыт разработки ML/DL-моделей для решения задач:
Классификации/регрессии (ML, градиентный бустинг деревьев)

Минимум 1 из списка:
Извлечения именованных сущностей и классификации текстов (контекстные эмбеддинги BERT и др)
Optical Character Recognition (OCR)
Построения рекомендательных систем

Опыт применения:

Библиотек numpy/pandas/sklearn/xgboost/lightgbm/catboost
Средств экосистемы Hadoop/Spark/Hive
Базовые знания git, flask/django, docker, Jenkins
Опыт дизайна и проведения А/B тестов

Будет плюсом:

Участие в соревнованиях по машинному обучению (kaggle и т.д.)
Профиль на github со своими pet projects
Опыт работы с фреймворками PyTorch/Keras
Знание Linux/Bash
Опыт в инженерии данных, построении ETL процессов

Навыки и качества:

Коммуникабельность
Работа с большим количеством разных систем и сред
Ориентированность на результат

Что мы готовы предложить Вам:

Современный Agile-офис, Кутузовский 32: парковка, спортзал, зоны отдыха, приятная атмосфера
ДМС
Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка
Регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками
Возможность переиспользования кода и библиотек из централизованного репозитория
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
Регулярные внутренние митапы
Доход оклад + годовая премия, обсуждается индивидуально;