👀 Дизайнеры, с какой командой вы мэтчитесь по вайбам? Проверяйте на Вайб-чеке→ vibe.habr.com

Data Science Team Leader

Зарплата

от 200 000 ₽

Требования

ДругоеSQLPythonBashApache HadoopApache Spark

Местоположение и тип занятости

Санкт-ПетербургПолный рабочий день

Компания

Крупнейшая цифровая платформа. Технобренд, объединяющий лучшие мировые практики и самый современный стек

Описание вакансии

Условия работы

В Корпоративном бизнесе ПАО Сбербанк в Санкт-Петербурге мы создаем команду по разработке моделей планирования и управления эффективностью продаж – требуется Team Leader.

Рассматриваются кандидаты из других регионов.

Предстоят следующие задачи:

- построение рекомендательных систем управления жизненным циклом клиента;

- прогнозирование и планирование бизнес задач (продажи, привлечение и тд) на уровне всей территории бизнеса банка, регионов, отделений и отдельных Клиентских Менеджеров (Sberbank’s SalesForce);

- построение модели оценки удовлетворенностью сервисами;

- построение рекомендаций по индивидуальным схемам обслуживания;

- построение модели оценки эффективности Клиентских Менеджеров и рекомендаций для них.

Функциональные обязанности:

- управление командой и взаимодействие с заказчиком;

- участие в постановке задачи и ее бизнес применения;

- построение и поддержка аналитических моделей (Python + Spark и т.д.);

- построение аналитических отчетов по результатам проведенной работы;

- обеспечение четкого и подробного документирования результатов моделирования для передачи на автоматизацию

Основные требования:

1) Опыт работы в области Data science от одного года

2) Работа с данными
- Знание SQL
- Знание python
- Знакомство с bash
- Опыт работы с Hadoop (Hive, Spark, HBase) является плюсом

3) Моделирование:
- Feature Enginering: - методы оценки значимости и отбора признаков, методы уменьшения размерности, приемы работы с текстом;
- Model - различать основные классы задач (регрессия, классификация, кластеризация) и уметь формулировать бизнес-задачу в их терминах. Знать основные методы и знать api по их использованию; Знать методы работы с временными рядами;
- Python - sklearn, numpy, scipy, xgboost (в порядке убывания приоритета).

4) Evaluation:
- Различать методы оценки качества модели под основные классы задач и понимать плюсы и минусы их применения. (f1, precision, recall, roc auc, mse, rmse, silhouette..).

5) Инструменты для организации и автоматизации работы: GridSearch, pipelines, ide, git.

Бонусы

Условия:

- оплата расходов на переезд для иногородних кандидатов;

- официальное трудоустройство, согласно ТК РФ;

- возможность профессионального и карьерного развития;

- премирование (квартальное, годовое);

- социальный пакет (ДМС; санаторно-курортный отдых и т.д.);

- корпоративное обучение;

- активная корпоративная жизнь Банка (спортивные мероприятия, внутренние конкурсы и пр.);

- место работы: г.Санкт-Петербург.