Middle/Senior Data Scientist

Мы разрабатываем и внедряем ML решения для интеграции их в бизнес. Задача - повысить эффективность предложений за счет персонализации продуктового предложения и текста коммуникаций с учётом знаний о клиенте и его покупках. Наша команда применяет инновационные подходы к персонализации предложений под клиента. В команде есть несколько направлений работ. Первое направление - персонализация предложений под клиента (ласково называем "Ромашка"). Это поиск знания о жизненных ситуациях и потребностях клиентов, способах их определения по цифровым сделкам клиента в банке и ДЗО, способах помочь клиенту решить его потребность с помощью продуктов и сервисов Сбера. Второе направление - AI генерация гипер-персонализированного контента (текста и изображений) для каждого розничного клиента банка. Задача повысить эффективность коммуникаций за счет персонализации контента клиента с учетом знаний о нем. Обязанности Полный цикл ML разработки: от понимания бизнес потребности до внедрения решений в продакшен Экспертная оценка применяемых и разрабатываемых подходов Работа с огромными массивами данных (Spark, Hadoop, GreenPlum) Работа с командой DS-разработчиков, менторство, постановка задач на разработку Взаимодействие с командой внешних R&D исследователей Вы сможете создать решение на самых современных архитектурах, обучить их на миллиардах транзакций клиентов и вывести в промышленную эксплуатацию Инфраструктура: есть собственный кластер на CPU и суперкомпьютеры с GPU. Требования Отличные теоретические знания в ML/ DL Опыт дообучения текстовых трансформеров (BERT/ GPT/ T5/LLM) Опыт построения моделей на численных данных и нетекстовых последовательностях (LSTM/ RNN/ transformer) Опыт работы с промышленным данными и вывода в продакшен Уверенное владение PyTorch и библиотеками для ML/DL задач Знание SQL. Преимуществом будет: Опыт обучения трансформеров с нуля Опыт работы с фреймворками Hadoop (HDFS, Hive), Spark Знание Git, Linux, Jira, bitbucket Понимание принципа работы банковского или финансового бизнеса. Условия Корпоративное обучение за счет компании (внутреннее и внешнее) Мощное железо, дополнительные мониторы, ноутбук Комфортный офис со спортзалом, в наличии кофе/чай и печенье Конкурентные условия труда (белая заработная плата, премии) Расширенный ДМС с первого дня работы для себя и близких Льготная ипотека и банковские продукты на специальных условиях