Стажер Data Science

Мы - команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц. Наша основная задача - эффективный прайсинг. С помощью алгоритмов машинного обучения оптимизируем процесс привлечения денег в банк как на портфельном, так и на клиентском уровне. Среди проектов: модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности, модели рекомендации индивидуальной ставки и многое другое. Работаем не только в Jupyter, но и двигаем модели в прод. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 1 года до 3 лет Обязанности: * проводить аналитику и мониторинг работы моделей * собирать и подготавливать данные, последующий EDAfeature engineeringразрабатывать новые ML-моделей (Регрессия, Классификация, Моделирование временных рядов, Кластеризация) * оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines * подготавливать код проекта к проду * подготавливать, создавать дизайн и проводить АБ-тестов * поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и выполнение эдхок-запросов. Требования: * высшее образование (или находишься на последних курсах университета) по техническому направлению * имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК, владеешь базовыми стат тестами проверки гипотез) * умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL * владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels) * имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли) * знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения) * владеешь основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и пр. Будет плюсом: * 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 Условия: * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.