Team Lead Data Science CV/ML

В "Центр разработки AI/ML-решений Управления национального развития AI" требуется Senior Data Scientist с экспертизой в решении классических ML и CV задач.

Вам предстоит:

• Разрабатывать ML - математические модели в различных проектах Сбер,
• Участвовать в развертывании решений на промышленные системы Сбер и его клиентов.

В задачи команды входит создание промышленных прототипов от коммуникации с заказчиком (вплоть до формулирования задачи) до передачи прототипа на промышленную реализацию. Задачи, которые придется решать, позволят с одной стороны попробовать методы сегодняшнего дня, а с другой не уходить в чистую науку, и увидеть результат своей работы в практических применениях. Основной фокус разрабатываемых прототипов - disrupt который они вносят в существующий бизнес процесс. Например создание системы цифрового агронома - это наша задача, (даже если в моменте прибыль видна только в перспективе), а вот улучшение модели оценки кредитного рейтинга (которой уже 100500 версий) - нет.

Требуемые навыки:

• Аналогичный опыт работы от 5 лет;
• Образование: высшее техническое;
• Работа с данными (ex. как проверить корректность выбора тестового набора);
• Математическое моделирование (ex. зачем нужна регуляризация);
• Программирование (ex. конструкции конкретного языка, ООП);
• Мат.статистика (ex. что такое критерий хи^2);
• Интерпретация и презентация данных;
• Английский для чтения документации;
• Уверенное владение языками разработки Python, Spark.

Плюсом будет:

• Умение вести коммуникацию с заказчиком;
• Опыт ведения промышленной разработки (работа с jira, git и т.п.);
• Знание DevOps процесса для моделей;
• Английский выше Upper Intermediate;
• Научные работы и опыт участия в научных конференциях (в качестве докладчика, стендиста) (просьба предоставлять ссылки).

Условия:

• Современный IT-офис вблизи м. Кутузовская;
• Дружный и высококвалифицированный коллектив;
• Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении, участие в российских и международных профессиональных мероприятиях, корпоративное обучение;
• Cистема премирования; ДМС, корпоративный университет, льготные условия; кредитования, современный офис, спортзал;
• З/П конкурентная, исходя из уровня знаний и умений соискателя