Сбербанк России, ПАО · Нижегородская область · гибрид
Обязанности: анализ и мониторинг моделей, сбор и обработка данных, выполнение EDA, feature engineering, разработка ML-моделей (регрессия, классификация, временные ряды, кластеризация), оптимизация data/model/inference pipelines, подготовка к запуску в production, проектирование и проведение АБ-тестов, поддержка аналитических процессов, исправление багов и выполнение ad hoc запросов.
Требования: высшее или обучение на старших курсах технического факультета, знание математики (градиентный спуск, распределения, PCA, MHK, статистические тесты), уверенное программирование на Python, знание SQL, опыт работы с pandas, numpy, scipy, matplotlib, statsmodels, понимание классических алгоритмов ML (линейная и логистическая регрессия, деревья решений, ансамбли), основы DL, опыт с sklearn, PyTorch, transformers.
Плюсы: интерес к ML в ценообразовании, знание Reinforcement Learning, multi-armed bandits, знакомство с современными решениями для работы с последовательностями.
Условия: офис в центре Нижнего Новгорода, гибридный формат работы, гибкое начало дня, корпоративный спортзал и зоны отдыха, более 400 образовательных программ, программа адаптации, вознаграждение за рекомендации, расширенный ДМС и страхование для семьи, подписка Прайм на троих, гибкий ипотечный дисконт, корпоративная пенсионная программа.
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.