Опубликовано 3 дня назад

Middle/Senior Data Scientist (команда Лояльность) в СберСпасибо Москва

Building iconв офис
Person iconmiddle
Money bag iconне указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов.

Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год.

Мы отвечаем за разработку, поддержку и развитие ML пайплайна ежемесячных категорий начислений бонусов Спасибо. В нашей зоне ответственности пулл моделей прогнозирования клиентского поведения (транзакционная активность, вероятности акцепта категорий, up-lift прогнозирование, прогнозирование CSI/CSAT), а так же целочисленный оптимизатор, подбирающий для каждого клиента персональный оффер. Результаты работы наших моделей ежемесячно отображаются в СберОнлайн, на экране выбора категорий повышенных кэшбеков

И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Classic ML Data Scientist.

Обязанности

  • строить ML модели на основе различных данных: табличные, графовые, NLP, GEO, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.)
  • писать production код и выводить его в ПРОМ
  • улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде
  • выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных.

Требования

  • глубокое знание классического ML
  • понимание основных Deep Learning подходов
  • продвинутое знание SQL
  • отличное знание Python
  • понимание и опыт АB-тестирования.

Будет плюсом:

  • понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод
  • опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding
  • опыт работы с Pyspark, Greenplum.
Эту вакансию мы нашли в HH.ru
СберСпасибо

СберСпасибо

Москва

Получить оффер

Зарплата vs рынок

Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 196 551 – 322 000 ₽, медиана 244 000 ₽.

90k244k1,1M

обычно платят (p25–p75): 196 551 – 322 000 ₽

Когорта Data, Middle · 178 вакансий за 90 дней

Зарплаты Data →

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру

Не то, что искал?

Автоотклики