ML-разработчик (Data Scientist)

• Разработка и поддержка моделей машинного обучения на ключевых проектах
• Взаимодействие с внутренними и внешними заказчиками в рамках постановки задачи, пилотирования и выкатывания в продакшн моделей машинного обучения

Что мы предлагаем?

• Конкурентная заработная плата и годовая премия
• Оформление согласно ТК РФ, выплаты 5 и 20 числа каждого месяца
• Пятидневка с "короткой" пятницей, по согласованию с руководителем возможен гибкий график работы или дистанционный
• Культура открытости, наставничества и взаимопомощи
• Возможность прокачать soft и hard skills, повысить свою экспертизу, работая над сложными и интересными проектами
• Внешние мероприятия, включая конференции и форумы
• Обучение в Корпоративном университете Сбера за счёт компании
• Доступ к Виртуальной школе Сбера 24/7
• Карьерные перспективы в рамках компании и экосистемы Сбера
• Выгодные программы кредитования и вкладов в Сбере
• Льготная ипотека, в т. ч. рефинансирование
• СберКарта с бесплатным обслуживанием и кэшбэком до 10% бонусами СберСпасибо
• Доступ в СберКлуб: корпоративные скидки и дисконт-программы от партнеров экосистемы Сбера
• Бесплатная подписка «СберПрайм+» (включает 13 сервисов: Окко, Сбермобайл, Звук, Delivery, СберМаркет, СберМегаМаркет и т. д. )
• ДМС, включая стоматологию и телемедицину, скидка 80% по ДМС для родственников
• Страхование от несчастных случаев
• Скидка в СберСтрахование
• Корпоративная пенсионная программа
• Скидки на онлайн изучение английского языка
• Скидки на посещение фитнесс клуба World Сlass & UFC GYM для сотрудников и их родственников
• Активная корпоративная жизнь команды, награды, подарки
• Комфортный офис в центре Москвы (МЦК / м. Кутузовская): тренажерный зал, оpen-space, кухня, кофемашина и т. д.
• Возможны редкие командировки

Мы ищем сотрудника, который:

• Умеет писать качественный и понятный код на Python
• Владеет опытом работы с БД: MS SQL, PostgreSQL
• Умеет строить модели машинного обучения
• Знаком с библиотеками по машинному обучению: scikit-learn, lightgbm
• Знает и понимает основные метрики качества, используемые в машинном обучении для задач классификации и регрессии
• Умеет разбираться с реальными данными из бизнес процессов финансовых организаций (банк, страховая, коллекторское агентство)
• Работал с Git и Docker

Будет очень полезным:

• Опыт работы с PyTorch
• Опыт решения NLP задач
• GitLab CI/CD, DVC, Apache Airflow, MLFlow