Data Scientist в ПАО Сбербанк Москва

Data Scientist в команду индивидуального ценообразования Сбера. Задача — строить и внедрять ML-модели для персонализированных ценовых предложений и оценивать их влияние на прибыль банка.

Задачи:

• Глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
• Построение uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок
• Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
• Разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
• Анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (выручка, маржа, конверсия, LTV)
• Построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений

Требования:

• Глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
• Продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов
• Понимание принципов микроэкономики и теории цен
• Опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
• Продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
• Опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark)
• Опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse)

Условия:

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Офисный формат работы
• Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха, более 400 образовательных программ СберУниверситета
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• 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

Навыки:

• Python
• SQL
• Scikit-Learn
• LightGBM
• CatBoost
• XGBoost
• PyTorch
• TensorFlow
• Reinforcement Learning
• Spark
• PySpark
• GreenPlum
• PostgreSQL
• ClickHouse
• A/B testing
• статистика
• эконометрика