Data scientist (Middle)

Команда «Мотивационный профиль» создает новый подход к работе с клиентом, который позволит перейти от классической персонализации к более глубокому пониманию человека на основе психологии. Мы извлекаем из данных психометрические характеристики — ценности, страхи, особенности характера и принятия решений — и используем их в продуктах банка и экосистемы.

Для построения мотивационного профиля мы используем анкеты, подробные интервью, поведенческие и транзакционные данные. Работаем с известными психометрическими методиками и подходами, разработанными исследовательской командой. Одна из ключевых задач — научиться надежно определять психометрические характеристики на ограниченных выборках, масштабировать их на широкую клиентскую базу и использовать в рекомендательных сценариях и моделировании клиентских реакций.

Обязанности

• работать с таргетами, полученными из анкет и интервью с помощью экспертной и LLM-разметки

• подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы

• сравнивать методы моделирования — от rule-based решений и классического ML до моделей на основе embeddings и LLM

• обучать модели для предсказания психометрических и поведенческих характеристик клиента

• масштабировать характеристики, доступные для ограниченной выборки клиентов, на широкую клиентскую базу

• 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

• работать с неструктурированными данными, в том числе с текстами глубинных интервью

• строить пайплайны обработки текста: чанкинг, построение эмбеддингов, кластеризация и извлечение признаков

• сопоставлять информацию из текстов с поведенческими и транзакционными данными

• проверять качество разметки и данных, анализировать смещения выборки и устойчивость полученных признаков

• оценивать репрезентативность обучающей…