Senior Data Scientist NLP (команда Phygital-продажи и GenAI)
Обязанности: Мы создаём будущее банковского сервиса, объединяя физические и цифровые каналы взаимодействия (Phygital) и внедряя самые современные GenAI модели. Наша цель — обеспечить клиентам персональный сервис нового уровня, учитывая их жизненные обстоятельства и предлагая услуги простым и понятным языком. Присоединяйся к нашей команде, чтобы создавать инновационные решения для миллионов людей! Обязанности Глубокий анализ больших объемов данных, включая аудиопотоки и clickstream Исследования SotA-подходов и эксперименты с новыми технологиями Создание и улучшение алгоритмов ML для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации продаж. Интеграция моделей в производственные процессы и обеспечение их стабильности и производительности Адаптация и дообучение генеративных моделей (в том числе GigaChat) Реализация ML-систем для предиктивного анализа обращений клиентов (канал, потребность, время, сценарии), включая sequence-to-one / sequence-to-many Дизайн, проведение A/B-тестов и подведение итогов Сотрудничество с аналитиками, дата-инженерами и бизнесом. Обоснование и защита архитектурных решений Подготовка отчётности и визуализация результатов для внутренних заказчиков. Требования Опыт от 2-х лет в NLP, поведенческой аналитике, классификации временных рядов или RecSys Готовность брать ответственность за архитектурные решения, обосновывать их перед бизнесом, влиять на бизнес-метрики продукта Сильные аналитические способности, аккуратность и точность в работе с данными Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт дообучения и работы с LLM Sequence Modeling. Экспертиза в обработке последовательностных данных (sequence modeling) Уверенное владение классическим ML (градиентный бустинг: LightGBM / CatBoost) и глубоким обучением (DL, PyTorch) Отличное знание Python, SQL, инструментов больших данных (Hadoop, Spark) Навыки эффективной коммуникации в междисциплинарной команде Понимание методологии A/B-экспериментов и статистического анализа. Будет плюсом: Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей и создания production-пайплайнов Навыки работы с Docker, системами мониторинга моделей Опыт с потоковыми платформами (Kafka, Flink) Опыт в финансовой сфере или банковском секторе. 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.
Образование: Не указано