Senior Data Scientist (Департамент данных и рекомендательных систем В2С)

Департамент данных и рекомендательных систем В2С формирует уникальный клиентский опыт во всех точках контакта Клиента с Банком. Мы стремимся к персонализации каждого предложения в многомиллионной базе клиентов в различных каналах коммуникаций. Для этого мы создаём и развиваем решения на основе Data Science «под ключ». От кандидата ожидается проактивная позиция, стремление к разработке SOTA решений, интерес к изучению научной литературы в области DS/ML/DE. Большим плюсом являются навыки наставничества и умение давать развивающую обратную связь участникам команды с меньшим объёмом знаний. Обязанности  Разработка моделей для решения задач с использованием методов машинного обучения, финансовой математики, эконометрических, статистических и др. методов. Исследования в области прикладных математических алгоритмов и методов, используемых в задачах машинного обучения, глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских методов и др. перспективных прикладных направлений математики. Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов программирования и анализа данных. Консультирование заказчика при постановке/ утверждении задач. Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/ методами. Определение требований к перечню, объему и качеству данных, необходимых для решения бизнес-задачи. Подготовка прототипа для тестирования/ пилотирования/ внедрения. Консультирование на этапе реализации/ автоматизации моделей на этапе внедрения/ тиражирования при необходимости.  Требования  Опыт работы с одной из библиотек DL-стека: tensorflow/pytorch/keras. Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием Python в ML-стеке (numpy, pandas, scikit-learn, xgboost, catboost и т.д.). Уверенное понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, теории вероятности, статистики и метрик измерения эффективности алгоритмов. Знание SQL. Знание классических алгоритмов и структур данных. Умение/готовность работать с большими данными (Hadoop/Hive/Spark/Cassandra/Flink).  Является преимуществом:  Опыт работы на Java/Scala. Опыт развертывания моделей (Jenkins/Docker). Опыт успешного участия в Kaggle и прочих соревнованиях по ML. Опыт работы с системами контроля версий и Github, Bitbucket и пр. Опыт проведения A/B тестов.  Условия  Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции. Возможность создания сервиса, удовлетворяющего запросы всех сегментов клиентов. Годовое премирование. ДМС, страхование, сниженные ставки по кредитованию, программы лояльности для сотрудников (в том числе, бесплатная подписка Прайм+). Бесплатный фитнес-зал. Бесплатный подземный паркинг. Место работы - БЦ Президент Плаза (м. Кутузовская). 

Технологии: a/b, apache hive, bitbucket, cassandra, catboost, data science, docker, flink, github, java, jenkins, keras, numpy, pandas, python, pytorch, scala, scikit-learn, sql, tensorflow, xgboost