Senior Data Scientist в Блок Финансы

Наша команда занимается R&D и бизнес внедрением метрики CLTV (Client Life-Time Value) по клиентам – физическим лицам Сбербанка. Мы ищем Data Scientist’a для работы с моделями последовательностей событий (Transformer, LSTM, RNN) и c классическим машинным обучением на табличных данных (gradient boosting, RF), который сможет имплементировать SOTA ML-решения в модели прогнозирования CLTV. Основные зоны ответственности в рамках направления: · Разработка ML-моделей для базы 100+ млн розничных клиентов Сбербанка · Создание и тестирование представлений клиентов (embeddings) для использования в моделях · Работа с огромными массивами данных (Spark, Hadoop, GreenPlum) · Разработка подхода по расчету чувствительности прогнозов к изменению входных параметров (эластичность к действиям банка/свойствам клиента) · Взаимодействие с командой внешних R&D исследователей · Поиск, объединение и нормализация данных · Работа с командой DS-разработчиков, менторство, постановка задач на разработку Требования · Для уровня senior опыт работы с архитектурами Transformer/LSTM/RNN на численных данных и нетекстовых последовательностях · Отличные знания в области классического data science / математики / статистики · Опыт работы с BigData (Hadoop, hdfs, pyspark) – преимущество · Опыт A/B тестирования – преимущество · Понимание принципа работы банковского или финансового бизнеса – преимущество · Опыт решения бизнес-задач «под ключ»: от постановки задачи до вывода в пром для уровня senior Условия Мы предлагаем: · Конкурентную компенсацию · Гибридный график работы при желании (1-2 дня работа из дома) Огромные массивы данных · Дружную команду профессионалов (МФТИ, ВШЭ, МГУ, РЭШ, Сколтех) · Комфортабельный офис недалеко от метро Кутузовская с корпоративным фитнесом · ДМС · Бесплатный спортзал · Возможность развития и участия в DS/DA сообществе Сбербанка (более 1000 DS/DA банка)

Технологии: a/b, c, data science, gradient boosting, greenplum, hdfs, lstm, pyspark, rnn