СберMiddle / Senior Data Scientist (Финансы)
Москва
Команда строит ML-решения для анализа биржевых стаканов облигаций, детекции аномалий в платежных потоках и генерации торговых рекомендаций; результаты используются трейдерами и автоматизированными пайплайнами для принятия и обоснования торговых решений
ГрейдMiddle/Senior
Опытот 3 лет
Стек
PythonPyTorchHadoopPySparknumpypandasscikit-learncatboost/lightgbm/xgboosttransformersspaCyNLTKgensimfbprophetpygammatplotlibseabornplotly
Задачи
- •сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE
- •определение целевых метрик и их согласование с заказчиком
- •сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, парсеры внешних данных)
- •построение моделей по табличным данным и временных рядов
- •детекция аномалий во временных рядах и классификация новостей
- •адаптация LLM, создание RAG‑баз и генерация торговых сигналов/обоснований для трейдеров
Обязательно
- •опыт работы Data Scientist от 3х лет
- •образование в математике/физике/мат. методах в экономике или профильном направлении
- •глубокие знания теории вероятностей и математической статистики
- •навыки написания качественного кода на Python (ООП, оптимизация по скорости и памяти)
- •понимание работы ML‑алгоритмов (бустинг, нейросети, NLP, LLM)
- •владение библиотеками для классического ML (numpy, pandas, scikit-learn, catboost/lightgbm/xgboost)
- •владение PyTorch или другими DL‑фреймворками
Будет плюсом
- •понимание работы рынков ценных бумаг и финансовых метрик (YTM, duration)
- •опыт работы с кривыми доходности и оценкой риска ценных бумаг
- •понимание концепции парной торговли
- •практика fine‑tuning и инференса LLM
- •опыт разработки и оптимизации RAG‑пайплайнов
