Senior Data Scientist — ML, NLP
Команда «Мотивационный профиль» создаёт новый подход к работе с клиентом: переход от классической персонализации к более глубокому пониманию человека на основе психологии. Из данных извлекаются психометрические характеристики — ценности, страхи, особенности характера и принятия решений — и используются в продуктах банка и экосистемы.
Для построения мотивационного профиля используются анкеты, подробные интервью, поведенческие и транзакционные данные, известные психометрические методики и подходы исследовательской команды. Одна из ключевых задач — надёжно определять психометрические характеристики на ограниченных выборках, масштабировать их на широкую клиентскую базу и использовать в рекомендательных сценариях и моделировании клиентских реакций.
Обязанности
Моделирование психометрических признаков:
- подбирать постановку задачи в зависимости от объёма и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы;
- обучать модели для предсказания психометрических и поведенческих характеристик клиента;
- оценивать модели как по стандартным ML-метрикам, так и по тому, насколько хорошо их результаты работают в прикладных сценариях — сегментации, персонализации и моделировании поведения клиента.
Работа с текстовыми и поведенческими данными:
- строить пайплайны обработки текста: чанкинг, построение эмбеддингов, кластеризация и извлечение признаков;
- формировать датасеты для обучения, валидации и тестирования моделей;
- искать цифровые признаки, которые могут помочь определить характеристики мотивационного профиля.
Требования
- опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 2–3 лет;
- уверенное знание Python и стандартного DS/ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost;
- опыт построения supervised ML-моделей для табличных данных;
- опыт работы с текстовыми данными и NLP: embeddings, sentence-transformers, кластеризация, классификация текстов, семантический поиск;
- понимание основных подходов к работе с LLM: prompting, few-shot, zero-shot, LLM-разметка и оценка качества LLM-ответов.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
- офисный формат работы;
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия;
- корпоративный спортзал и зоны отдыха;
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
- программа адаптации и помощь руководителя на старте;
- 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.
