Senior Data Scientist (ИЦО)
Posted 19
views
Summary
Senior Data Scientist at Sber building an individualized pricing system for the bank: uplift and demand-elasticity modeling, advanced ML (regression, gradient boosting, reinforcement learning) for personalized pricing, A/B test analysis, and simulation environments. Stack: Python, SQL, Spark, GreenPlum/PostgreSQL/ClickHouse.
Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбере. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.
Обязанности
- 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 3 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).
будет плюсом:
- опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning).
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.