Data Scientist (Senior)

Проект: «Ликвидность и обязательства» — это ключевая платформа для миллионов корпоративных клиентов Сбера, которая управляет расчётами по счетам, картотекой и взысканием. **Что мы делаем:** * Обеспечиваем расчёт доступного остатка на счёте для проведения платежей. * Ведём картотеку требований со стороны Банка и ФНС, реализуя процесс исполнительного производства. * Предоставляем _API_ для внутренних продуктов банка, чтобы они могли оказывать услуги юрлицам на основе данных об их финансах. * Создаём сервисы для взаимодействия с ФНС (включая Единый налоговый счёт). **Наша инновация:** мы активно используем GenAI, чтобы помогать бизнесу сохранять «налоговое здоровье». Наши AI-агенты бесшовно встраиваются в клиентские пути, информируют о налогах, помогают с оплатой и снятием ограничений.* анализ данных и поиск инсайтов: проведение исследовательского анализа данных (EDA), построение дашбордов и отчетов для бизнеса, выявление скрытых закономерностей и проверка гипотез, разработка и внедрение ML-моделей: проектирование, разработка и тестирование моделей машинного обучения для решения прикладных задач (классификация, регрессия, рекомендательные системы, NLP, прогнозирование) * оценка качества решений: настройка метрик эффективности, проведение A/B-тестирования, интерпретация результатов экспериментов * работа с данными: сбор, очистка, трансформация и подготовка датасетов из различных источников (базы данных, логи, внешние API), внедрение моделей: участие во внедрении моделей в промышленную эксплуатацию, мониторинг их работы и поддержка, коммуникация: визуализация результатов исследований и представление выводов команде и заказчикам.* уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) и глубокая математическая база (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра) * опыт разработки и вывода в production ML-моделей, понимание их жизненного цикла и методов оценки качества. Навыки написания чистого, поддерживаемого кода (ООП, Git) * уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции). Опыт визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly; Tableau, Power BI — как плюс) * сильные аналитические способности, проактивность и умение аргументировать свою точку зрения на основе данных * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. **Будет преимуществом:** опыт работы с _NoSQL_, _DWH/ETL_ и распределёнными системами (Spark, Hadoop, Airflow).* комфортный современный офис Санкт-Петербург, Уральская 1 * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.