Сбербанк России, ПАО · Нижегородская область · гибрид
Команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц занимается эффективным прайсингом. Мы оптимизируем привлечение денег в банк на основе алгоритмов машинного обучения. Среди наших проектов модели эластичности, RL-оптимизаторы целевой доходности, рекомендательные модели ставок и многое другое. Что нужно делать: анализировать и мониторить работу моделей собирать и обрабатывать данные, выполнять EDA вести feature engineering разрабатывать новые ML-модели (регрессия, классификация, моделирование временных рядов, кластеризация) оптимизировать data/model/inference pipelines готовить код проекта к запуску в production проектировать и проводить АБ-тестирования поддерживать текущие аналитические процессы: фиксить баги моделей и отвечать на ad hoc запросы. Мы ждём что ты: закончил вуз или учишься на старших курсах технического факультета обладаешь прочным математическим фундаментом (градиентный спуск, распределения, PCA, MHK, статистические тесты) уверенно программируешь на Python, легко разбираешься в чужом коде, знаком с SQL свободно работаешь с основными библиотеками анализа данных (pandas, numpy, scipy, matplotlib, statsmodels) глубоко понимаешь классические алгоритмы ML (лин./лог.-регрессия, деревья решений, ансамбли) и основы DL (архитектуры, обучение) используешь основные фреймворки для ML/DL: sklearn, PyTorch, transformers и др. Будет плюсом, если: тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностями ты - фанат вайбкодинга Что мы предлагаем: современный и комфортный офис в центре Нижнего Новгорода (ул. Костина 6), рядом с метро гибридный формат работы (сочетаем удаленку и офис), гибкое начало дня корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера расширенный ДМС и льготное страхование для семьи подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ корпоративнаую пенсионную программу.
ML-инженер Команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц занимается эффективным прайсингом. Мы оптимизируем привлечение денег в банк на основе алгоритмов машинного обучения. Среди наших проектов модели эластичности, RL-оптимизаторы целевой доходности, рекомендательные модели ставок и многое другое. Что нужно делать: анализировать и мониторить работу моделей собирать и обрабатывать данные, выполнять EDA вести feature engineering разрабатывать новые ML-модели (регрессия, классификация, моделирование временных рядов, кластеризация) оптимизировать data/model/inference pipelines готовить код проекта к запуску в production проектировать и проводить АБ-тестирования поддерживать текущие аналитические процессы: фиксить баги моделей и отвечать на ad hoc запросы. Мы ждём что ты: закончил вуз или учишься на старших курсах технического факультета обладаешь прочным математическим фундаментом (градиентный спуск, распределения, PCA, MHK, статистические тесты) уверенно программируешь на Python, легко разбираешься в чужом коде, знаком с SQL свободно работаешь с основными библиотеками анализа данных (pandas, numpy, scipy, matplotlib, statsmodels) глубоко понимаешь классические алгоритмы ML (лин./лог.-регрессия, деревья решений, ансамбли) и основы DL (архитектуры, обучение) используешь основные фреймворки для ML/DL: sklearn, PyTorch, transformers и др. Будет плюсом, если: тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностями ты - фанат вайбкодинга Что мы предлагаем: современный и комфортный офис в центре Нижнего Новгорода (ул. Костина 6), рядом с метро гибридный формат работы (сочетаем удаленку и офис), гибкое начало дня корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера расширенный ДМС и льготное страхование для семьи подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ корпоративнаую пенсионную программу.