Middle/Senor Data Scientist (команда ИЦО)

Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбербанке. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.

Обязанности

• Анализ данных и моделирование
• Глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
• Опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
• Разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
• Анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
• Построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.

Требования

• Глубокое знание и практический опыт (от 5 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
• Продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов. Понимание принципов микроэкономики и теории цен
• Опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
• Продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
• Опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse)
• Опыт проектирования и поддержки ML-пайплайнов (Airflow) и понимание принципов MLOps
• Опыт работы с инструментами DevOps (Docker, CI/CD, например, Jenkins/GitLab CI), Git (BitBucket).

Будет плюсом:

• Опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)
• Опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией
• Умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно
• Знание основ юнит-экономики и финансового моделирования
• Опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Формат работы - офис
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.