Data Scientist в ПАО Сбербанк Москва

Data Scientist уровня Middle в команду Управления аналитики по расходам и Process Mining. Задача — разработать прогнозную модель финансово-экономической оценки объектов строительства и вместе с backend-разработчиком довести её до промышленного использования.

Задачи:

• Совместно с аналитиками формализовать задачу прогнозирования, целевые показатели, ограничения и критерии качества
• Исследовать доступные данные, оценивать их пригодность и выявлять риски для построения модели
• Разрабатывать базовые и улучшенные варианты модели, выбирать подход на основании измеримого качества и требований продукта
• Проверять устойчивость модели, отсутствие утечек данных и корректность процедуры проверки качества
• Формировать требования к составу, качеству и обновлению входных данных
• Реализовать подготовку признаков и работу модели как версионируемые программные компоненты
• Применять объектно-ориентированное проектирование для разделения этапов обработки, расчёта признаков, запуска модели и формирования результата
• Покрывать критичную логику модульными и интеграционными тестами
• Вместе с backend-разработчиком проектировать контракты входных и выходных данных, порядок запуска модели и обработку ошибок
• Участвовать в проектировании процессов регулярного и повторного расчёта
• Обеспечивать воспроизводимость результата: версии исходных данных, подготовки признаков, модели, настроек и программного кода
• Участвовать в организации проверок качества данных и результатов модели
• Настраивать наблюдение за качеством модели после её запуска
• Документировать принятые решения, ограничения модели и порядок её использования

Требования:

• Коммерческий опыт работы Data Scientist
• Участие хотя бы в одном проекте, где модель была доведена до промышленного использования
• Уверенное владение Python
• Хорошее понимание объектно-ориентированного программирования и модульного проектирования
• Умение превращать исследовательский код в поддерживаемый программный компонент
• Опыт работы с табличными данными и задачами прогнозирования или регрессии
• Понимание методов проверки качества моделей, построения базового решения и предотвращения утечек данных
• Опыт работы с SQL и понимание того, какую логику следует оставлять в запросах, а какую переносить в программный код
• Опыт использования Git, проверки кода и автоматических тестов
• Умение работать совместно с backend-разработчиками и договариваться об интерфейсах между моделью и продуктом

Условия:

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• Корпоративная пенсионная программа

Навыки:

• Python
• SQL
• Git
• объектно-ориентированное программирование
• модульное тестирование
• интеграционное тестирование
• прогнозное моделирование
• регрессия
• работа с табличными данными
• валидация моделей
• предотвращение утечек данных
• feature engineering
• мониторинг качества моделей