СберMiddle Data Scientist (классический ML)
Москва
Команда управления благосостоянием Сбера разрабатывает и внедряет ML-решения для рекомендаций и оценки отклика клиентов в B2C/B2B. Вы будете строить production-ready модели на табличных, последовательных и текстовых данных, повышая конверсию и персонализацию продуктов
ГрейдMiddle
Стек
PythonPySparkHadoopCI/CDcatboostpandasnumpyscikit-learnPyTorchSQL
Задачи
- •Строить и валидация ML-моделей на табличных, последовательных и текстовых данных
- •Писать production-ready код и передавать модели в CI/CD пайплайн команды MLOps
- •Оптимизировать обработку данных и запросы в кластере Hadoop/PySpark
- •Разрабатывать прикладные модули для командного фреймворка и улучшать процесс моделирования
- •Генерировать data-driven гипотезы и искать инсайты в данных
Обязательно
- •глубокие знания классического ML (градиентный бустинг, NLP-алгоритмы)
- •понимание основных подходов Deep Learning
- •отличное знание Python и библиотек (catboost, pandas, numpy, sklearn, torch)
- •продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запросов)
- •опыт работы с Hadoop и PySpark на общем кластере
- •умение писать production-ready код и обеспечивать воспроизводимость моделей
