Middle Data Scientist

Вакансия № 36796783 от компании Сбер. Data Science на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

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

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

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

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36796783 добавлено в базу данных: Пятница, 21 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 36796783:

Прочитано соискателями - 1 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:

Описание вакансии:

Наша команда занимается созданием предиктивных моделей и высоконагруженных сервисов по их применению для процессов транзакционного банкинга. Эти сервисы используются для отбора предложений в разрезе наших продуктов для отображения их на фронтальных сценариях в мобильном и веб приложении Сбера.

В команде открыта вакансия Middle Data Scientist, которому предстоит заниматься разработкой сервиса товарных рекомендаций на данных эквайринга. Мы активно развиваем направление эквайринга, подключая новых партнёров и предлагаем рынку комплексные и инновационные решения, которые востребованы всеми сегментами клиентов по всей стране. В нашей сети работает более 2,2 млн терминалов, их количество продолжает увеличиваться.

Обязанности работника:

Наш стек: Python, Spark, Hive, Catboost, Airflow, Kafka, Hadoop, Openshift, Docker

Что нужно будет делать:

Участвовать в создании и развитии платформы рекомендаций и умных помощников по процессам Эквайринга;
Анализировать и предобрабатывать большие данные, формировать разметку и признаки для моделирования
Строить/улучшать модели для разных частей пайплайна. В основе лежат модели ранжирования, позволяющие по запросу выдать релевантный список рекомендаций на клиента;
Писать production код и выводить его в эксплуатацию;
Развивать пайплайны моделирования, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде.

Требования к работнику:

Глубокое знание классического ML. Понимание основных Deep Learning подходов;
Опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, catboost;
Знание SQL и понимание принципов распределенной обработки данных, желателен опыт работы со Spark.

Будет плюсом:

Математический бекграунд;
Опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding;
Понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением в продакшен.

Примеры задач:

Разработка векторных представлений мерчантов – агентов системы эквайринга.
Разработка модели рекомендаций продуктовых корзин для клиента в рамках кросс-продуктовых предложений в сети эквайринга Сбера.

Условия труда:

комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
офисный формат работы
ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.