СБЕР
Senior Data Scientist (B2C)
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Описание вакансии
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
Моделирование психометрических признаков:
- подбирать постановку задачи в зависимости от объема 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…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.