Стажер Data Science (Финансы)

Мы – Data Science-команда, которая занимается моделированием поведения кредитных портфелей ФЛ. Работаем сразу с несколькими кредитными продуктами: потребительскими кредитами, ипотекой, автокредитами и POS. Наша основная задача – строить модели, прогнозирующие досрочные погашения по портфелю и моделирование эластичности. В наших задачах много классического ML, временных рядов и прикладной математики. Периодически используем более сложные подходы из DL. Работаем с большими банковскими данными, поэтому существенная часть стэка – Python, pandas, polars, Spark, SQL. При этом от команды требуется не просто обучить модель, а разобраться в бизнес-механике продукта, реализовать расчет на больших данных и объяснить бизнесу полученный результат понятным языком. У нас достаточно много исследовательской свободы: если существующий подход работает недостаточно хорошо или понятно как его улучшить, то можно предложить новый, что приветствуется. Обязанности - проводить аналитику и мониторинг работы моделей - собирать и подготавливать данные, последующий EDA feature engineering разрабатывать новые ML-моделей (Регрессия, Классификация, Моделирование временных рядов, Кластеризация) - оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines - подготавливать код проекта к проду - поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и выполнение эдхок-запросов. Требования - высшее образование (или находишься на последних курсах университета) по техническому направлению - имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК) - умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL - владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, sklearn) - имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (основные линейные и древовидные модели). Будет плюсом: - интересуешься новыми подходами в мире Data Science - участвовал в соревнованиях по ML - знаешь что такое ключевая ставка ЦБ Условия - комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская - возможность выбрать удобный график – офис/гибрид - срочный трудовой договор на 3 месяца - корпоративный спортзал и зоны отдыха - более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития - программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) - расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа - гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ - подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких - вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.