Data Scientist (Middle\Senior)
Команда продукта «Интеллектуальная система управления руководителя» занимается созданием продукта, разработка которого включает:  Data-решения AI-сервисы для инструментов руководителя от идеи до промышленной эксплуатации, Решения с использованием сервисов партнеров экосистемы Трекер задач Инструменты оценки встреч и обратной связи, реализующие принципы прозрачности в рамках follow-up менеджмента  Обязанности  разработка дизайна ML системы из множества ML моделей в рамках единого продукта («Интеллектуальная система управления руководителя»); консультирование / участие в автоматизации источников данных для ML моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer; full-stack разработка ML моделей, доведение моделей из стадии MVP до целевого решения (все этапы ЖЦ моделей по CRISP-DM от Data Understanding до Deployment с использованием тех. стека банка); NLP-задачи: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering; Domain Adaptation и инструктивное дообучение большой языковой модели Сбера (Generative + Extractive, ChatGPT-like) с использованием внешних/внутренних данных; Text2Code (внешняя память ChatGPT-like модели на основе динамических блоков); индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.). тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision; участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения); участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.  Требования  высшее техническое образование в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики; опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем (желательно); понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM); умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов; высокий уровень владения ядром Python и SQL; свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn; знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers; опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp; знание архитектур нейронных сетей LSTM, трансформеры (BERT, BART); контейнеризация: Docker, OpenShift; Linux; инструменты DevOps (MLOps): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins; индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества (не менее 3-х лет); технический английский статьи, документация); преимущество: pet-projects на Github, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт DS-менторства  Условия  Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+; Скидки на продукты компаний-партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию; Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы 
bert bitbucket catboost compression confluence devops dm docker engineer engineer follow up gensim git github jenkins jira linux lstm matplotlib nltk numpy openshift pandas pdf python pytorch scikit-learn seaborn semantic search spacy sql tensorflow transformers xgboost