Напиши текст вакансии для должности "Data Scientist (CLTV)". Название компании: "Сбербанк". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 

Мы ищем Data Scientist’а, который готов взять на себя комплексную задачу и качественно довести её до результата. Сотруднику предстоит отвечать за аналитическую часть и прототипирование.Команда занимается анализом транзакционных данных, финансовых и разнообразных внешних данных. Есть возможность заниматься задачами по анализу тестов.У Сбербанка есть ряд особенностей: · Возможность поработать с действительно богатыми и интересными данными (у нас очень много клиентов по всей России). · Возможность быть частью быстрорастущего DS сообщества Сбербанка. · Возможность писать на современном стеке (Python + Spark) и проникнуться всеми нюансами работы в большой технологической компании.Предстоят следующие задачи:  Построение различных дескриптивных моделей Построение ранжирующих моделей по клиентам Прогнозирование событий во время всего жизненного цикла клиентов в банке Прогнозирование временных рядов Рекомендательные системы для сотрудников Банка  Обязанности:  Участие в постановке задачи и ее бизнес применения Построение, разработка и поддержка моделей машинного обучения (Python + Spark и тд) Построение аналитических отчетов по результатам проведенной работы Обеспечение четкого и подробного документирования результатов моделирования для передачи на автоматизацию  Основные требования:  Опыт работы в области Data science от года; Знание SQL - простые запросы, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы; Знание python: стандартные структуры данных (dict, list, set, модуль collections), pandas, numpy, h5py; Знакомство с форматами данных: сsv и разновидности, json, yaml, parquet, orc; Знакомство с bash: базовые комманды для работы с файлами и процессами (cd, cp, mv, ls, rm, grep, head, tail, tr, du, df, free, top, ps, kill, locate) - нужно для работы на кластере; Опыт работы с Hadoop (Hive, Spark, HBase) является плюсом  Моделирование:  Feature Enginering: - методы оценки значимости и отбора признаков, методы уменьшения размерности, приемы работы с текстом; Model - различать основные классы задач (регрессия, классификация, кластеризация) и уметь формулировать бизнес-задачу в их терминах. Знать основные методы и знать api по их использованию; Знать методы работы с временными рядами; Python - sklearn, numpy, scipy, xgboost (в порядке убывания приоритета)  Evaluation:  Различать методы оценки качества модели под основные классы задач и понимать плюсы и минусы их применения. (f1, precision, recall, roc auc, mse, rmse, silhouette..) Инструменты для организации и автоматизации работы: GridSearch, pipelines, ide, git, Jira  Мы предлагаем:  Команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы; Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы; Возможность работы с новыми технологиями; Обучение за счёт компании; Гибкий график (гибкое начало рабочего дня); Красивый и комфортный офис рядом с метро. ДМС; Прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании.