Data Scientist / ML

Описание роли

На позиции Data Scientist / ML в офисе Сбера вы станете ключевым специалистом, который отвечает за разработку, обучение и внедрение ML-моделей для предсказания метрик в системах мониторинга. Основная задача заключается не только в создании алгоритмов машинного обучения, но и в организации полного цикла работы с данными: от автоматизированного сбора и предобработки до валидации и оценки качества решений. Вы будете тесно взаимодействовать с командами DevOps, инженерами данных и аналитиками, чтобы обеспечить стабильность и своевременную поставку метрик для внутренних сервисов банка. Используя Python, TensorFlow, Keras или PyTorch, вы возьмёте на себя ответственность за реализацию масштабируемых решений, способных обрабатывать большие объёмы информации в реальном времени.

Уникальность вакансии

Сбер предлагает уникальную возможность работать в крупной технологичной компании, где процессы построены с применением передовых инструментов ML и MLOps. Здесь вы получите:
* Доступ к внутренним большим данным и мощным вычислительным ресурсам;
* Задачи по автоматизации подбора и подготовки данных с использованием контейнеризации на OpenShift/Kubernetes;
* Возможность влиять на бизнес-решения, улучшая точность предсказаний и снижая операционные риски;
* Коллаборацию с опытными командами аналитиков и инженеров, которые поддержат ваши инициативы;
* Корпоративное обучение и участие в профильных конференциях (оплачивается компанией).

О компании Сбер

Сбер — ведущий российский банк и технологический холдинг, активно инвестирующий в цифровую трансформацию финансовых продуктов и сервисов. Миссия компании — улучшать качество жизни клиентов через технологические инновации на базе AI, Big Data и облачных решений. За годы развития Сбер реализовал сотни проектов в области аналитики, автоматизации процессов и цифровизации, что делает его одним из признанных лидеров IT-рынка в России. Внутри компании действует продвинутая система обмена знаниями, а сотрудники получают доступ к тренингам, сертификациям и исследованиям топ-уровня.