Ai-команда блока развития клиентского опыта B2C ищетMiddle Data Scientistдля обучения Ml-моделей на данных клиентов. В рамках задач предстоит прогнозировать поведение клиентов, улучшать инструменты анализа обратной связи. Команда занимается разработкой Ai-инструментов для улучшения клиентского опыта внешних и внутренних клиентов Сбера:
- Разработка умных помощников,
- Комплексная обработка обратной связи клиентов,
- Автосегментация клиентов, поиск причин изменения клиенсткого поведения, генерация инсайтов,
- Прогнозирование изменения клиентского поведения (отток, транзакционная активность) и реакций на коммуникации.
В команде работает более 20 человек (Ds, Mle, Mlops), имеются большие вычислительные кластеры, лаборатории для обучения моделей на Gpu, а также имеется коммуникация с разработчиками Llm-моделей в Сбере
Проекты:
- Генерация персонализированных инсайтов на основе клиентских данных,
- Развитие инструментов комплексной обработки обратной связи клиентов.
Обязанности
- Построение Ml-моделей на основе клиентских данных: численные агрегаты, временные ряды, тексты, транзакционные эмбеддинги, графы и последовательности событий (в т.ч. логи, транзакции),
- Формирование гипотез, извлечение инсайтов из текстов, транзакций и других клиентских данных,
- Разрабатывать и обучать Nlp-модели для задач умного поиска, суммаризации и классификации текстов.
Требования
- Более 2-х лет работы в сфере Ds,
- Опыт разработки uplift-моделей,
- Опыт разработки классических Ml-решений,
- Глубокое понимание классических Ml-алгоритмов,
- Продвинутые знания статистики и машинного обучения,
- Опыт оценки качества результатов (Ds и бизнес-валидация),
- Опыт проведения A/B-тестов,
- Опыт программирования на python3 (Rest Api, база Ооп),
- Опыт работы с Hadoop/GreenPlum,
- Владение git, Sql, PySpark, Linux на уровне пользователя.
Будет плюсом:
- Опыт в Dl: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей,
- Познания и опыт в Nlp: подходы к предобработке текстовых данных, механики построения эмбеддингов, понимание слабых/сильных сторон различных алгоритмов векторизации,
- Опыт обертки готовых решений в сервис.
Условия
- Корпоративное обучение за счет компании (внутреннее и внешнее)
- Мощное железо, дополнительные мониторы, ноутбук
- Комфортный офис со спортзалом, в наличии кофе/чай и печенье
- Конкурентные условия труда (белая заработная плата, премии)
- Расширенный Дмс с первого дня работы для себя и близких
- Льготная ипотека и банковские продукты на специальных условиях
Требуется middle data scientist
Аналитик, data scientist, разработчик, программист, developer, специалист по анализу данных, специалист по большим данным, специалист по обработке больших данных, специалист по работе с большими данными