Стажёр в команду департамента «Занять и сберегать» (ML)
Похожие вакансии
Все вакансии →Senior Data Scientist (Команда "AI.Change")
Команда DS Сбера разрабатывает и внедряет ML-решения полного цикла: от исследования данных и построения моделей до вывода в промышленную эксплуатацию. Задачи: ценообразование, uplift-моделирование, ранжирование, модели склонности, look-a-like и response-модели, регрессия, кластерный и факторный анализ.
Стажер в команду Департамента «Занять и сберегать»
Стажировка в команде Data Science департамента «Занять и сберегать» Сбербанка: проверка гипотез, построение ML-моделей, A/B-тесты и внедрение решений масштаба страны. Работа включает ценообразование, uplift-моделирование, задачи ранжирования, response-модели и матчинг.
Senior Data Scientist
Настройка клиентских стратегий в розничном бизнесе Сбера: построение uplift-моделей эластичности к ставке по вкладам и кредитам, прогнозирование досрочного погашения и оценка эффекта через A/B-тесты и causal inference. Работа с большими данными в Hadoop (PySpark, SQL), от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и мониторинга.
Data Scientist, Анализ спроса
Команда прогнозирования спроса на товары для селлеров Ozon: холодный старт для новинок, классификация спроса, production-пайплайны и оценка влияния моделей на бизнес-метрики. Большая часть задач — production на больших объёмах данных, меньшая — research.