Data Scientist (NBO, uplift-моделирование)

Наша команда разрабатывает end-2-end ML решения от выдвижения гипотез и сбора данных до вывода в продакшн, проведения AB-тестов и оценки финансового эффекта. Преимущественно мы специализируется на NBO и uplift-моделировании. Но в рамках работы могут также возникать задачи геоаналитики и operations research.
В ходе работы предстоит ворочать большие объемы (много Тб) разнотипных данных из различных источников (данные банка и экосистемы).

Задачи:

• Разработка персонализированных механик привлечения клиентов/сотрудников: навигация на клиента, таргетинг предложений о работе и т.п.
• Построение моделей HR-профилирования для различных ролей сотрудников: отток, производительность, рекомендации обучающих курсов и т.д.
• Работа над сервисом маршрутизации курьерских доставок: доработка фронта и бэка, улучшение алгоритма маршрутизации и т.д.
• Защита финансового эффекта по инициативам: аналитическая оценка (A/B, симуляции), переговоры с департаментом финансов

Требования:

• Понимание и опыт практического применения математической статистики, теории вероятностей и методов машинного обучения
• Умение пользоваться стандартным ML-стэком: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm/catboost
• Хорошие знания SQL (у нас Teradata и Greenplum) и Hadoop (Hive/pySpark)
• Минимальные навыки работы с bash и git

Будет плюсом:

• Опыт вывода моделей в прод
• Опыт работы с Flask/Django и сопутствующими фронтовыми инструментами
• Опыт работы с Pytorch/Tensorflow
• Достижения на Kaggle

Условия:

• Большое Data Science Сommunity и неформальные внутренние мероприятия, где можешь перенять опыт коллег/поделиться чем-то интересным
• Офис Sbergile Home c лаунж зонами, кафе, ресторанами, кофейнями
• Возможность для профессионального роста внутри компании;
• ДМС / спортивный зал / персональные предложения от партнеров