- Ищем похожие идеи и инициативы по различным источникам внутри Сбера.
- Оцениваем качество идей и даем рекомендации по их улучшению с помощью наших Ai-сервисов.
- Анализируем и группируем инициативы по темам, чтобы находить схожие предложения.
- Рекомендации лучших практик для разных ролей.
- Опросы удовлетворенности внутренними сервисами с анализом комментариев сотрудников.
- Разработка и внедрение Ml моделей от стадии Mvp до готового решения (все этапы Crisp-Dm).
- Решение Nlp задач: предварительная обработка текста, классификация, суммаризация, компрессия предложений, упрощение текста, Named Entity Recognition (Ner), семантический поиск, кластеризация.
- Адаптация и обучение языковых моделей (Llm) Сбера с использованием внешних и внутренних данных.
- Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
- Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
- Проектирование Ml системы сервиса с учетом тех. стека для развертывания моделей.
- Участие в валидации моделей и их автоматическом мониторинге, проведение A/B тестирования.
Почему стоит присоединиться к нам:
Возможность работать с передовыми Ai и Ml технологиями
Участие в развитии инновационных сервисов, которые реально влияют на процессы в крупнейшем банке страны.
Работа в дружной и профессиональной команде, нацеленной на достижение высоких результатов.
Присоединяйтесь к команде SberIdea и внесите свой вклад в улучшение производственной системы Сбера!
Требования
образование в техническом Вузе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики.
опыт в разработке Nlp моделей и рекомендательных систем (желательно);
понимание жизненного цикла моделей (Crisp-Dm);
умение переводить бизнес-постановку задачи в Ml-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов;
высокий уровень владения ядром Python и Sql;
свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn;
знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, Xgboost, CatBoost, TensorFlow, transformers;
опыт работы с Nlp библиотеками: pymorphy2, Nltk, Gensim, spaCy, regexp;
Web-фреймворки: FastApi (async methods), Flask и др.
знание архитектур нейронных сетей Rnn, Lstm, трансформеры (Bert, Bart, T5);
контейнеризация: Docker, OpenShift;
Linux;
инструменты DevOps (Mlops): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins;
индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества (не менее 3-х лет);
технический английский (статьи, документация);
преимущество: pet-projects на Github, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт Ds-менторства.
Условия
- Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
- Бесплатная подписка СберПрайм+;
- Скидки на продукты компаний-партнеров;
- Дмс с первого дня и льготное страхование для близких;
- Корпоративная пенсионная программа;
- Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
- Крупнейшее Ds&Ai community более 600 Ds банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих Вузов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области Ds&Ai и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
Требуется senior data scientist в команду sberidea
Аналитик, data scientist, web-разработчик, web-программист, программист python, разработчик, web-developer, программист, developer python, developer, специалист по анализу данных, специалист по большим данным, специалист по обработке больших данных, специалист по работе с большими данными