Data Scientist (разработчик)

Вакансия № 15843916 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "АО Центр программ лояльности" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании АО Центр программ лояльности.

Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса):

Репутация компании "АО Центр программ лояльности" в отзывах работников:

Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.

Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.

Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 1–3 года.

График работы: полный день.

Тип занятости: полная занятость.

Вакансия № 15843916 добавлена в базу данных: Четверг, 4 сентября 2025 года.

Дата обновления этого объявления: Четверг, 25 сентября 2025 года.

Вакансия № 15843916 прочитана - 141 раз(а) Отправлено откликов - 0 раз(а)

Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.

«СберСпасибо»- крупнейшая банковская программа лояльности, созданная для клиентов ПАО Сбербанк.

Мы разрабатываем ML-продукты для более 40 млн клиентов программы лояльности “СберСпасибо”. В том числе рекомендательные системы, модели сегментации клиентов и коммуникаций, модели управления экономикой бизнеса.

Ищем энтузиаста машинного обучения, который хочет перевести свои знания и опыт в разработку прикладных решений для бизнеса. Мы работаем на практический результат, это означает, что каждая модель у нас обязательно доводится до промышленной эксплуатации в запланированные сроки.

У нас ты сможешь применить на практике Reinforcement Learning (recsys), Markov chains, алгоритмы матричной факторизации, auto-encoders. Также понадобится оптимизировать свой код, поскольку мы работаем с действительно большими данными, о которые спотыкаются классические библиотеки.

Также мы выступаем интеграционной площадкой для разработок инновационных и R&D подразделений Сбербанка. Ты сможешь опробовать их ML-продукты на практике.

В обязанности работника на вакантом месте входит следующее:

• Полный цикл (data collection, feature engineering, model fitting, model management, visualization, model serving) создания набора моделей на основе транзакционной и поведенческой информации;

• Создание realtime-моделей персональных рекомендаций товаров и услуг для пользователей, ранжирование списков товаров и услуг, построение моделей оттока и ретаргетинга; обратная задача к top-n рекомендаций ­-- подбор пользователей под группу товаров и услуг;
• Разработка моделей для задач регрессии, бинарной, multiclass и multilabel классификации;
• Участие в разработке и стандартизации ML-пайплайнов;
• Анализ и обработка больших массивов данных;
• Еxperiment и code-review.

• Высшее техническое, математическое или физическое образование. МФТИ — в приоритете;
• Python, приветствуется PEP 8;
• Знание основных алгоритмов и метрик машинного обучения;
• Docker, Airflow, Kubernetes, MLFlow. Опыт настройки и работы с Openshift — сильное преимущество;
• Отличное знание SQL. Опыт работы с Kafka и Clickhouse — плюс;
• Знание математической статистики и теории вероятности;
• Опыт работы с графовыми алгоритмами, Markov chains, RL — преимущество;
• Оптимизм;
• Ориентирование на результат;
• Аналитический и логический склад ума.

Плюсом будет участие в соревнованиях по рекомендательным системам, в том числе Kaggle, RecSys.Также преимуществом станет участие в разработке opensourсe библиотек, пройденные за последний год оффлайн и онлайн курсы (МФТИ, coursera, udemy и пр.).

• Социальный пакет ДМС и НС;
• Офис: ст. метро Павелецкая;
• Конкурентная заработная плата;
• Премия;
• Льготные условия для потребительского и ипотечного кредитования.

Разместить Ваше резюме сейчас ...

Связаться с автором объявления № 15843916 с предложением работы, размещённого на этой странице:

☎ Показать контактный телефон для связи ...

✉ Показать электронный адрес для связи ...

Написать в компанию ...

✉ Отправить резюме в организацию ...

☎ Позвонить работодателю ...