Data Scientist

Наша команда занимается развитием продукта «Автоклассификация». В центре продукта – ML-модель, обученная на сотнях тысяч диалогов клиентов с операторами, которая в online-режиме предсказывает тематику обращения клиента. Таким образом, мы помогаем кластеризовать весь поток обратной связи от клиентов и направить его в нужные команды для улучшения продуктов Сбера, а также помогаем операторам во время диалога определить проблему и быстрее решить вопрос. Мы ищем опытного Data Science специалиста, который сможет взять на себя развитие ML-модели, управлять DS-исследованиями и приоритизировать задачи по проверке гипотез. Обязанности  Выстраивание стратегии по DS-части продукта Развитие архитектуры ML-модели продукта Определение требований к перечню, объему и качеству данных, необходимых для решения бизнес-задачи Формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими способами/методами Разработка и тестирование новых гипотез Внедрение успешных гипотез/моделей в промышленную эксплуатацию Анализ и поиск точек роста, отслеживание и измерение прогресса по DS-части продукта Активное участие во всех этапах жизненного цикла моделей (постановка задачи, сбор данных, разработка модели, валидация, пилотирование/внедрение, мониторинг). Взаимодействие с другими участниками команды (jun-DS / BA / SA) для совместной работы (проверки гипотез, исследований, внедрения) Проведение демо-сессий  Стек технологий:  Для управления задачами: Confluence, JIRA Технологический стек: Hadoop, Spark, Hive, GreenPlum, Python  Требования  Опыт разработки и вывода ML сервисов в production Опыт работы с нейросетевыми фреймворками и NLP моделями (tensorflow / pytorch / transformers / natasha / pymorphy / …) Python (стандартный стек для DS задач), SQL, PySpark Docker, bash, git Уверенное понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, теории вероятности, статистики и метрик измерения эффективности алгоритмов Умение составлять требования к задаче, оценивать ресурсы, взаимодействовать с разработчиками и Data Scientist  Является преимуществом:  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 Навыки работы с K8s Общее представление об MLOps подходах и процессах  Условия  Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников Квартальные и годовая премии Официальное оформление ДМС с первого дня и льготное страхование для близких Корпоративное обучение Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров Корпоративная пенсионная программа Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника 

Технологии: a/b, apache hive, bash, bitbucket, confluence, data science, docker, git, github, greenplum, jira, pyspark, python, pytorch, sql, tensorflow, transformers