Вакансия - Middle/Senior Data Scientist (команда ИЦО),

Специальность: Middle/Senior Data Scientist (команда ИЦО)

Режим работы:

Регион: Москва МО

Дополнительная информация: г Москва

Специальность: Middle/Senior Data Scientist (команда ИЦО)

Тип занятости:

График работы: Полный рабочий день

Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь

Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбере. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам. Обязанности Глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей Опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке Разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования) Анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV) Построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений. Требования Глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха Продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов. Понимание принципов микроэкономики и теории цен Опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа) Продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML Опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse) Будет плюсом: Опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) Опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией Умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно Знание основ юнит-экономики и финансового моделирования Опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - офис Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Размещение: 2026-03-27

Источник: Вакансия интернет ресурса