Lead /Senior Data Scientist

Команда внедряет современные ML и AI решения в различные процессы всех линий бизнеса СбербанкСтрахования.

Наши задачи включают работу с табличными данными, CV задачи, Big Data, модели над графами. Разрабатываемые решения используют классический ML, нейронные сети, LLM.

Мы осуществляем весь цикл разработки: подготовка и разметка данных, создание аналитических витрин, обучение моделей, написание сервисов для конечного бизнес-заказчика, а также их внедрение.

В нашем распоряжении есть широкий набор инструментов разработки для мониторинга жизненного цикла и качества работы продуктивизированных моделей.

Наши модели способствуют повышению эффективности противодействия мошенничеству, ускоряют обработку документов, формируют рекомендации для клиентов. Решая подобные задачи мы имеем возможность непосредственно влиять на ключевые показатели всей компании.

Обязанности

• Анализ клиентских баз данных и построение моделей сегментации, выявления склонности к покупкам/оттоку и прогнозирования ценности клиента (LTV).
• Оптимизация внутренних процессов посредством построения антифрод-моделей.
• Создание и поддержка рекомендательных систем для улучшения взаимодействия с клиентами.
• Постоянная коммуникация с бизнесом и помощь в формировании подходов к решению проблем с использованием методов машинного обучения.
• Разработка предиктивных моделей и их интеграция в производственный процесс.
• Мониторинг производительности моделей, их обновление и улучшение качества работы.

Требования

• Отличное владение SQL и Python, опыт работы с популярными библиотеками анализа данных.
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, автоэнкодеров и рекомендательных систем.
• Высокий уровень математической подготовки.
• Способность доступно объяснить сложные концепции коллегам и бизнесу.
• Опыт работы с инструментами автоматизации MLOps (Docker, MLFlow, Airflow и др.).
• Практический опыт интеграции различных типов данных и работа с API.
• Уверенное знание принципов разработки микросервисов и интеграций.
• Навык управления полным жизненным циклом ML-модели, включая автоматизацию, оптимизацию и повторное обучение.

Условия

Присоединяйся к нашей команде и помогай формировать будущее страховых технологий!