AI-команда блока развития клиентского опыта B2C ищет Middle Data Scientist для 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
Похожие вакансии