Стажёр в команду Causal AI в блоке «Финансы» Сбербанка для работы над задачами causal inference, uplift-моделирования и анализа A/B-тестов. Нужен студент последних курсов с сильной математической базой и навыками Python.
Задачи:
- Собирать и готовить данные, участвовать в сборке витрин
- Проводить EDA и feature engineering, проверять качество и полноту данных
- Обучать и валидировать ML-модели
- Помогать в дизайне и анализе A/B-тестов: расчёт размера выборки, проверка корректности сплита, разбор результатов
- Воспроизводить методы из статей и открытых библиотек, проводить сравнения с внутренними бейзлайнами на наших данных
- Писать переиспользуемый код, тесты и документацию для внутренней uplift-платформы
- Поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и ad hoc запросы от команды и заказчиков
Требования:
- Неоконченное высшее образование (последние курсы университета) по техническому направлению
- Прочный математический фундамент, особенно в теории вероятностей и статистике (понимание p-value, доверительного интервала, характеристик основных распределений)
- Умение писать код на Python, оптимизировать его, разбираться в чужом коде
- Владение основными библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, sklearn)
- Понимание устройства основных алгоритмов классического ML (линейные и древовидные модели)
- Умение превращать расплывчатый вопрос в проверяемую гипотезу
Условия:
- Комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект
- 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 (для вакансий уровня Junior)
