Junior ML-engineer / Data Scientist
Мы - команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц. Наша основная задача - эффективный прайсинг. С помощью алгоритмов машинного обучения оптимизируем процесс привлечения денег в банк как на портфельном, так и на клиентском уровне.
Среди проектов: модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности, модели рекомендации индивидуальной ставки и многое другое. Работаем не только в Jupyter, но и двигаем модели в прод.* проводить аналитику и мониторинг работы моделей
- собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering,
- разрабатывать новые ML-модели
- оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
- подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты.* получил высшее образование по техническому направлению
- имеешь от года релевантный опыт в ML
- имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК, владеешь базовыми стат тестами проверки гипотез)
- 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, scipy, matplotlib, statmodels)
- имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения)
- владеешь основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и пр.
Будет плюсом, если
- тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования и финансов в целом, изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits, читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностям.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
- 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.
About the Company
당근은 동네의 숨은 가치에 주목합니다. 근처 이웃과의 중고 직거래를 시작으로, 전에 없던 지역 생활 커뮤니티를 만들어 나가고 있어요. 이웃들은 진짜 우리 동네 이야기를 나누고, 가게 사장님들은 이웃의 목소리를 가장 가까이서 들을 수 있지요. 거래부터 모임, 홍보, 결제까지, 로컬에서 일어나는 모든 경험을 당근이 하나로 연결하고 있습니다.
More jobs at 당근마켓
-
Middle data engineer [Fraud Analytics Platform]
Москва · · Sep 17, 2026
-
Middle DevOps [Fraud Detection Platform, МТС Веб Сервисы]
Москва · · Sep 17, 2026
-
Machine Learning Engineer Middle/Senior
г Москва · · Sep 17, 2026
-
QA инженер Комплаэнс
г Москва · · Sep 17, 2026
-
ML Engineer (AI Agents / Python)
г Москва · · Sep 17, 2026