Стажер DS

Описание

Команда занимается разработкой ML моделей для процессов кредитования физических лиц Сбера. Наша деятельность разбита на направления, такие как: Стрим Выдач – модели для принятия решения по кредитной заявке; Стримы Раннего/Позднего Сбора (Collection) – модели оптимизации взаимодействия с клиентом, находящимся в просрочке (например модель рекомендации наиболее эффективной для данного клиента коммуникаций – СМС, звонок человека, звонок робота и тд); Стрим Портфельного моделирования – прогнозирование поведения всего кредитного портфеля физических лиц Сбера; Антифрод и др.

Обязанности

* стажировка по направлению Data Science в команду в команду Risk Modelling&Research во Владивостоке. * возможность поработать над актуальными задачами нашего блока с использованием реальных данных Сбера (а это терабайты сырых данных, например, транзакции клиентов). * опыт построения промышленных ML моделей, готовым к внедрению. Стажеры попрактикуются в темах: «Архитектура данных», «Машинное обучение», «Глубокое обучение» и других. **Что получишь на выходе?** * опыт работы над практическими задачами и исследованиями * стажировку можно зачесть в качестве летней практики * специальные курсы лекций и семинаров по Deep Learning. * сотрудникам, которые отлично показали себя на стажировке, сделаем оффер на постоянную позицию у нас в штате.

Требования

* математических, IT, физических, инженерных и экономических направлений * уверенные знания классического ML, Python, SQL, Gradient Boosting, Scikit-Learn * Python библиотеки для визуализации данных * опыт работы с любым фреймворком нейронных сетей * наш технологический стэк: Python, GreenPlum, PySpark, Catboost/Lightgbm, ScikitLearn, Pytorch * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Условия

* 3-6-месячная оплачиваемая стажировка с гибким графиком (20-40 часов) в офисе Сбера в корпусе А ДВФУ (возможности удаленной работы нет) * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * официальное оформление с первого дня * корпоративное обучение за счет компании.