Data Scientist
Summary
Data Scientist at Sber2B (Sber's B2B unit) working on a platform that automates the full investment-deal lifecycle. Day to day: full-cycle ML and practical NLP work (NER, translation, summarization, QA) building and tuning AI models with PyTorch, Spark, Airflow, and SQL. Hybrid role based in Moscow.
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.
- 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.
- 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.
- 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.