Руководитель направления по исследованию данных

Зарплата

от 200 000 ₽

Местоположение и тип занятости

ЕкатеринбургПолный рабочий день

Компания

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

Описание вакансии

О компании и команде

Работа в Сбере — это

  • льготы по ипотеке для сотрудников  
  • ДМС с первого дня и льготное страхование для близких  
  • бесплатная подписка на СберПрайм+ и скидки от компаний-партнеров  
  • стабильность и социальная поддержка сотрудников  
  • корпоративное обучение за счет компании

Ожидания от кандидата

  • Опыт применения методов машинного обучения для решения задач прогнозирования, реализованные проекты
  • Понимание логики работы банковских продуктов
  • Опыт управления командой разработки предиктивных решений
  • Уверенные знания в области математической статистики, теории вероятностей, методов машинного обучения и анализа данных
  • Умение грамотно структурировать и презентовать информацию
  • Стек: Python, SQL
  • Опыт работы с библиотеками: Sklearn, Pandas, Statsmodels, Xgboost/Lightgbm/Catboost, RandomForest.

Условия работы

  • Работа в команде экспертов и профессионалов своего дела
  • Возможность работы с новыми технологиями
  • Прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании
  • Работа в офисе в городе Екатеринбург.

Обязанности

  • Исследовать логику бизнес-процессов, выделять базовые составляющие и взаимосвязи между ними
  • Формулировать постановку предиктивных задач и контролировать сроки их выполнения командой исследователей данных.                                  
  • Выдвигать гипотезы и проверять их при помощи инструментов графического и статистического анализа данных
  • Разрабатывать предиктивные модели, используя эконометрические методы, статистические методы и методы машинного обучения
  • Презентовать и защищать логику и метрики качества моделей перед проектной командой и заказчиками предиктивных моделей
  • Контролировать качество реализации предиктивных моделей на этапе внедрения модели
  • Проводить исследования в области прикладных математических алгоритмов и методов, используемых в задачах машинного обучения.