Data Scientist (Middle\Senior)

Команда продукта «Интеллектуальная система управления руководителя» занимается созданием продукта, разработка которого включает:  Data-решения AI-сервисы для инструментов руководителя от идеи до промышленной эксплуатации, Решения с использованием сервисов партнеров экосистемы Трекер задач Инструменты оценки встреч и обратной связи, реализующие принципы прозрачности в рамках follow-up менеджмента  Обязанности  разработка дизайна ML системы из множества ML моделей в рамках единого продукта («Интеллектуальная система управления руководителя»); консультирование / участие в автоматизации источников данных для ML моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer; full-stack разработка ML моделей, доведение моделей из стадии MVP до целевого решения (все этапы ЖЦ моделей по CRISP-DM от Data Understanding до Deployment с использованием тех. стека банка); NLP-задачи: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering; Domain Adaptation и инструктивное дообучение большой языковой модели Сбера (Generative + Extractive, ChatGPT-like) с использованием внешних/внутренних данных; Text2Code (внешняя память ChatGPT-like модели на основе динамических блоков); индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.). тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision; участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения); участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.  Требования  высшее техническое образование в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики; опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем (желательно); понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM); умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов; высокий уровень владения ядром Python и SQL; свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn; знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers; опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp; знание архитектур нейронных сетей LSTM, трансформеры (BERT, BART); контейнеризация: Docker, OpenShift; Linux; инструменты DevOps (MLOps): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins; индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества (не менее 3-х лет); технический английский статьи, документация); преимущество: pet-projects на Github, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт DS-менторства  Условия  Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+; Скидки на продукты компаний-партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию; Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы 

Технологии: bert, bitbucket, catboost, compression, confluence, devops, dm, docker, engineer engineer, follow up, gensim, git, github, jenkins, jira, linux, lstm, matplotlib, nltk, numpy, openshift, pandas, pdf, python, pytorch, scikit-learn, seaborn, semantic search, spacy, sql, tensorflow, transformers, xgboost