Стажер по машинному обучению
Описание
СберМобайл – драйвер цифровых и телеком-инноваций в экосистеме Сбера. Мы создаём решения, которые упрощают жизнь, помогают бизнесу и меняют государственные процессы к лучшему. Наши продукты используют миллионы абонентов, и мы постоянно совершенствуем сервисы на основе данных. Мы ищем стажёра по Data Science, который присоединится к команде и будет работать над прикладными задачами в телеком-отрасли. Вы сможете применить свои знания в области машинного обучения на реальных данных, решать интересные задачи и учиться у опытных специалистов. Обязанности: Проводить исследование и анализ данных: проверять качество данных, искать закономерности, формировать и проверять гипотезы. Готовить наборы данных и признаки для обучения моделей машинного обучения. Разрабатывать и обучать модели для задач классификации и прогнозирования. Проводить эксперименты с моделями, признаками, целевыми переменными и параметрами обучения. Оценивать качество моделей с использованием технических и бизнес-показателей. Анализировать ошибки моделей и интерпретировать полученные результаты. Сравнивать различные подходы и готовить выводы по результатам экспериментов. Участвовать в развитии существующих решений команды. Готовить воспроизводимый код и краткую документацию по проведённым исследованиям. Требования: Хорошее знание Python и основных библиотек для анализа данных: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn. Базовое понимание классического машинного обучения: линейные модели, деревья решений, ансамбли и градиентный бустинг. Понимание основных задач классификации и принципов оценки качества моделей: точность, полнота, ROC-AUC и другие показатели. Базовое знание математической статистики и теории вероятностей. Умение работать с данными: проводить исследовательский анализ, выявлять проблемы качества данных и формулировать выводы. Базовое знание SQL. Готовность разбираться в новой предметной области, самостоятельно искать решения и обсуждать результаты с командой. Будет преимуществом: Опыт использования scikit-learn, CatBoost, LightGBM или аналогичных библиотек в учебных или собственных проектах. Опыт участия в соревнованиях, исследовательских, учебных или личных проектах по Data Science. Понимание принципов проведения экспериментов и проверки статистических гипотез. Опыт работы с большими объёмами данных или знакомство с инструментами для работы с большими данными. Базовое понимание систем контроля версий, контейнеризации и жизненного цикла моделей машинного обучения. Знакомство с методами интерпретации моделей и анализа важности признаков. Интерес к задачам телеком-отрасли, клиентской аналитики, борьбы с мошенничеством или поведенческого моделирования. Условия: График работы гибкий, частичная занятость с возможностью совмещения с учёбой (обсуждается индивидуально). Официальное трудоустройство, оплачиваемая стажировка. Развитие - реальный опыт в компании экосистемы Сбера, участие в значимых проектах. 100% скидка на связь СберМобайл. Современный офис в Москве (м. Белорусская) с комфортными условиями.