Просмотр вакансии

Мы создаём будущее банковского сервиса, объединяя физические и цифровые каналы взаимодействия (Phygital) и внедряя самые современные GenAI модели. Наша цель — обеспечить клиентам персональный сервис нового уровня, учитывая их жизненные обстоятельства и предлагая услуги простым и понятным языком.

Присоединяйся к нашей команде, чтобы создавать инновационные решения для миллионов людей!

Обязанности

• Глубокий анализ больших объемов данных, включая аудиопотоки и clickstream
• Исследования SotA-подходов и эксперименты с новыми технологиями
• Создание и улучшение алгоритмов ML для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации продаж. Интеграция моделей в производственные процессы и обеспечение их стабильности и производительности
• Адаптация и дообучение генеративных моделей (в том числе GigaChat)
• Реализация ML-систем для предиктивного анализа обращений клиентов (канал, потребность, время, сценарии), включая sequence-to-one / sequence-to-many
• Дизайн, проведение A/B-тестов и подведение итогов
• Сотрудничество с аналитиками, дата-инженерами и бизнесом. Обоснование и защита архитектурных решений
• Подготовка отчётности и визуализация результатов для внутренних заказчиков.

Требования

• Опыт от 2-х лет в NLP, поведенческой аналитике, классификации временных рядов или RecSys
• Готовность брать ответственность за архитектурные решения, обосновывать их перед бизнесом, влиять на бизнес-метрики продукта
• Сильные аналитические способности, аккуратность и точность в работе с данными
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт дообучения и работы с LLM
• Sequence Modeling. Экспертиза в обработке последовательностных данных (sequence modeling)
• Уверенное владение классическим ML (градиентный бустинг: LightGBM / CatBoost) и глубоким обучением (DL, PyTorch)
• Отличное знание Python, SQL, инструментов больших данных (Hadoop, Spark)
• Навыки эффективной коммуникации в междисциплинарной команде
• Понимание методологии A/B-экспериментов и статистического анализа.

Будет плюсом:

• Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей и создания production-пайплайнов
• Навыки работы с Docker, системами мониторинга моделей
• Опыт с потоковыми платформами (Kafka, Flink)
• Опыт в финансовой сфере или банковском секторе.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Формат работы - офис
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.