Вакансия: Middle/Senior Data Scientist, Москва

Мы разрабатываем и внедряем ML решения для интеграции их в бизнес. Задача - повысить эффективность предложений за счет персонализации продуктового предложения и текста коммуникаций с учётом знаний о клиенте и его покупках.

Наша команда применяет инновационные подходы к персонализации предложений под клиента. В команде есть несколько направлений работ.

Первое направление - персонализация предложений под клиента (ласково называем "Ромашка"). Это поиск знания о жизненных ситуациях и потребностях клиентов, способах их определения по цифровым сделкам клиента в банке и ДЗО, способах помочь клиенту решить его потребность с помощью продуктов и сервисов Сбера.

Второе направление - AI генерация гипер-персонализированного контента (текста и изображений) для каждого розничного клиента банка. Задача повысить эффективность коммуникаций за счет персонализации контента клиента с учетом знаний о нем.

Обязанности

• Полный цикл ML разработки: от понимания бизнес потребности до внедрения решений в продакшен
• Экспертная оценка применяемых и разрабатываемых подходов
• Работа с огромными массивами данных (Spark, Hadoop, GreenPlum)
• Работа с командой DS-разработчиков, менторство, постановка задач на разработку
• Взаимодействие с командой внешних R&D исследователей
• Вы сможете создать решение на самых современных архитектурах, обучить их на миллиардах транзакций клиентов и вывести в промышленную эксплуатацию
• Инфраструктура: есть собственный кластер на CPU и суперкомпьютеры с GPU.

Требования

• Отличные теоретические знания в ML/ DL
• Опыт дообучения текстовых трансформеров (BERT/ GPT/ T5/LLM)
• Опыт построения моделей на численных данных и нетекстовых последовательностях (LSTM/ RNN/ transformer)
• Опыт работы с промышленным данными и вывода в продакшен
• Уверенное владение PyTorch и библиотеками для ML/DL задач
• Знание SQL.

Преимуществом будет:

• Опыт обучения трансформеров с нуля
• Опыт работы с фреймворками Hadoop (HDFS, Hive), Spark
• Знание Git, Linux, Jira, bitbucket
• Понимание принципа работы банковского или финансового бизнеса.

Условия

• Корпоративное обучение за счет компании (внутреннее и внешнее)
• Мощное железо, дополнительные мониторы, ноутбук
• Комфортный офис со спортзалом, в наличии кофе/чай и печенье
• Конкурентные условия труда (белая заработная плата, премии)
• Расширенный ДМС с первого дня работы для себя и близких
• Льготная ипотека и банковские продукты на специальных условиях