СберMiddle Data Scientist (команда ИЦО)
офис, Москва
Команда внедряет систему индивидуального ценообразования в банке; вы будете разрабатывать, обучать и валидаировать ML-модели для персонализированных процентных предложений, оценивать их влияние на выручку и маржу и поддерживать эксперименты и симуляции для принятия решений
ГрейдMiddle
Опытот 3 лет
Стек
PythonScikit-LearnPostgreSQLPySparkLightGBMCatBoostXGBoostPyTorchTensorFlowSparkGreenPlumClickHouseSQL
Задачи
- •Анализ данных и подготовка признаков для моделей ценообразования
- •Разработка и обучение моделей (регрессии, бустинг, RL для динамического прайсинга)
- •Построение uplift‑моделей и оценка кривых отклика/эластичности спроса
- •Валидация моделей и внедрение в production, мониторинг влияния на финансовые метрики
- •Анализ и интерпретация результатов A/B‑тестов ценовых стратегий
- •Построение и оптимизация симуляционных сред для оценки эффектов ценовых изменений
Обязательно
- •Практический опыт ML и анализа данных, от 3 лет
- •Продвинутые знания статистики, эконометрики и методологии A/B‑тестов
- •Понимание микроэкономики и теории цен
- •Опыт внедрения моделей в production с влиянием на финансовые метрики
- •Продвинутые знания Python и SQL
- •Опыт работы с ML‑фреймворками (Scikit‑Learn, бустинг) и Spark/PySpark
- •Опыт работы с базами данных (PostgreSQL, GreenPlum, ClickHouse)
Будет плюсом
- •Опыт систем динамического ценообразования и RL для прайсинга
- •Опыт в ритейле, финтехе или marketplace
- •Умение переводить бизнес‑задачи в ML‑решения и обратно
- •Знание юнит‑экономики и финансового моделирования
- •Опыт с GenAI
