Data Scientist
Summary
Data Scientist at Sber2B (Sber's business-services division) working on a platform that automates the full investment deal lifecycle. Day to day: full-cycle ML development — data preprocessing, model building and tuning — with a strong focus on practical NLP (NER, machine translation, summarization, QA) using PyTorch, Spark, Airflow and SQL in a hybrid Moscow role.
Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.
Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора
Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.
Трайб разрабатывает платформу, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки.
Команды работают над следующими направлениями:
-
Алгоритмизированный поиск потенциальных сделок и клиентов;
-
Управление процессом заключения инвестиционных сделок;
-
Финансовые расчеты и оценка портфеля;
-
Построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера;
-
Инвестиционные сервисы для компаний — наших клиентов.
Чем предстоит заниматься:
- Решение полного цикла ML-задач: от постановки и предобработки данных до выбора алгоритмов;
- Разработка и внедрение AI-моделей;
- Решение практических NLP-задач: NER, Machine Translation, Summarization, Question Answering.
Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть:
-
Практический опыт работы с AI-моделями;
-
Опыт полного цикла решения ML-задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов, тюнинг параметров, оценка качества моделей, визуализация;
-
Уверенное владение фреймворками PyTorch (Keras/TensorFlow — как плюс);
-
Опыт работы с библиотеками формирования эмбеддингов: word2vec, fasttext, BERT, XLM-RoBERTa и др;
-
Опыт решения практических NLP-задач: NER, Machine Translation, Summarization, Question Answering;
-
Опыт работы с Spark и Airflow;
-
Уверенное знание SQL;
-
Опыт работы с Feature engineering и Feature selection;
-
Опыт работы с Confluence, Jira, Nexus, Bitbucket;
-
Владение Unix shell;
-
Опыт работы с git и docker;
-
Понимание и практический опыт в задачах детекции, сегментации, классификации, регрессии.
Что мы предлагаем:
- Работу в аккредитованной IT-компании;
- Гибридный формат работы;
- Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока;
- Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
- Специальные условия для страхования семьи;
- Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
- Корпоративное обучение;
- Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
- Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
- Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.
Почему у нас классно работать:
- Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
- Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
- Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
- Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.
Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.