Стажер в Data Science-команду Сбера, занимающуюся моделированием кредитных портфелей. Нужно строить ML-модели для прогнозирования досрочных погашений и эластичности, работать с большими банковскими данными.
Задачи:
- Проводить аналитику и мониторинг работы моделей
- Собирать и подготавливать данные, проводить EDA и feature engineering
- Разрабатывать новые ML-модели (регрессия, классификация, временные ряды, кластеризация)
- Оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
- Подготавливать код проекта к проду
- Поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и выполнение эдхок-запросов
Требования:
- Высшее образование или последние курсы университета по техническому направлению
- Прочный математический фундамент (понимание градиентного спуска, характеристик распределений, PCA и МНК)
- Умение писать код на Python, оптимизировать его, разбираться в чужом коде, знание SQL
- Владение основными библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, sklearn)
- Глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (линейные и древовидные модели)
Условия:
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- Срочный трудовой договор на 3 месяца
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета
- 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
Навыки:
- Python
- pandas
- polars
- Spark
- SQL
- numpy
- sklearn
- ML
- временные ряды
- DL
