Ищем к себе в команду

📢 Ищем к себе в команду Позиция: Junior/Middle DS Куда: Сбер, B2C, Data Unit, Трайб X Формат работы: полная занятость; офис в Москве, Санкт-Петербурге Вилка гросс: 150-250 джун + годовой бонус (mid 15%, max 30%) от годового оклада 250-430 мидл + годовой бонус (mid 25%, max 50%) от годового оклада 430-570 синьор + годовой бонус (mid 25%, max 50%) от годового оклада Про нас: Наша команда занимается внедрением нейронных сетей в бизнес-процессы банка. Мы строим не только SOTA алгоритмы, но и активно «приземляем» наши исследования, растим бизнес и клиентский опыт, исследуем новые источники данных и подходы к моделированию на них. Тебе предстоит влиться в команду, занимающуюся внедрением больших нейронных сетей в различные бизнес-вертикали Банка. У нас есть много железа, еще больше данных, крутая команда и много амбициозных задач. Что предстоит делать? - ML разработка полного цикла - помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ml, подготовить сильное решение и рассказать о нем, выкатить модель в продакшн - Искать и прорабатывать гипотезы по улучшению моделей за счет использования новых источников данных - Дизайнить системы, планировать пилоты и запускать ручейки для сбора данных - Автоматизировать рутину, оборачивая код в читаемые и воспроизводимые пайплайны От нас: - Постоянное карьерное и личностное развитие: амбициозные задачи, полный цикл разработки, выступления на конференциях, классная команда энтузиастов и помощь в реализации самых смелых идей - Минимум бесполезных встреч - ДМС Требования: - Опыт работы в DS/ML - Отличное знание бустингов - Отличное знание Pytorch (must, это то, без чего ты не сможешь работать) - Высшее образование (оконченное или учишься) в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин - Английский язык на уровне чтения технической документации Будет большим плюсом: - Хотим найти человека с сильным опытом решения uplift/RL задач, если это ты - сделай акцент в резюме на этом опыте - Успех в ML-соревнованиях - MLOps стек/навыки (Jenkins/Airflow/Kuber... в дополнение к ML) - Опыт с Pyspark/Hadoop Ответы на 10 важных вопросов 1. Данные : Петабайты данных, накопленных за почти 10 лет, доступные в банковском хранилище для моделирования и самых смелых идей 2. Железо, продакшн и ноутбук : Много железа для самых различных потребностей при разработке (от маленьких проектов до обучения огромных моделей в мульти-гпу режиме), отдельная платформа для исполнения моделей, для работы вне офиса - SberBook для разработчиков, данные - в hdfs 3. Масштаб влияния на бизнес : делаем решения, которые катим в пром: кампейн, рекомендации, кросс-продажи. Имеем несколько моделей в пром эксплуатации и стремительно растим их число 4. Уровень зрелости Data Science : функция ИИ внедрена по все ключевые направления бизнеса, ИИ приносит деньги и бизнес активно приходит с запросом на наши решения 5. Роль Data Scientist в компании : ожидаем высокую степень автономности как личной, там и при кросс-командном взаимодействии - необходимо помочь бизнесу понять ценность МЛ решения, подготовить целевую переменную, модель, провести презентацию заказчику, с помощью команды сопровождения вывести модель в пром и поставить на мониторинг 6. Бэкграунд вашего руководителя : Ссылка 7. Как часто вам будут мешать работать : одна встреча с командой в неделю, плюс встречи с бизнес заказчиком в рамках решаемых задач 8. Карьерный рост : ежеквартальные калибровки на уровне компании 9. Prod/research : prod - стараемся выжать максимум из существующих решений. Рисеч в команде тоже присутствует, но там где есть острая необходимость 10. Роль сервиса или лидера : роль разработчика, при успешном выполнении проектов появятся младшие коллеги для менторства Резюме направляйте на почту AAnatFirstov@sberbank.ru с темой «Вакансия_Фамилия_DS_B2C_CD» (прошу обратить внимание на шаблон, в противном случае рискую упустить Ваше сообщение)