В Сбер требуется Chief Data Scientist в индустрии здоровья.
Команда работает над линейкой ИИ-агентов и моделей, помогающих пациентам, врачам и другим участникам медицинского рынка экономить время и принимать более качественные решения в медицинских вопросах. Проекты команды призваны улучшить доступ к медицинским услугам и повысить качество лечения через персонализированные подходы и раннее выявление заболеваний.
Требования:
- 8+ лет опыта работы в Data-driven отраслях, включая успешную реализацию решений на основе продвинутой аналитики, DS и ML
- Опыт управления командами и проектами по разработке аналитических решений
- Глубокие знания в статистике, машинном обучении, нейросетях, а также навыки работы с метриками, A/B тестированием и causal inference
- Опыт оценки и оптимизации качества моделей с использованием различных метрик
- Навыки разработки архитектуры аналитических систем и их оптимизации
- Знание принципов ML-Ops для внедрения и управления жизненным циклом моделей в продакшн
- Уверенное использование методов визуализации данных для презентации результатов
- Стратегическое мышление и умение планировать долгосрочные проекты
- Знание и соблюдение этических норм работы с данными, включая вопросы конфиденциальности
Будет плюсом:
- Знание ключевых процессов и метрик в здравоохранении
- Опыт участия в соревнованиях Kaggle (желательно Grandmaster)
- Знание Python и ML-библиотек (например, PyTorch, NumPy, Scikit-learn)
- Опыт внедрения ML-Ops процессов для улучшения автоматизации и мониторинга моделей
- Опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark)
- Наличие ученой степени и публикаций на научных конференциях уровня A*/A
Обязанности:
- Курирование всех Data Science проектов в здравоохранении, включая разработку решений на основе продвинутой аналитики и ML
- Разработка архитектур аналитических систем и внедрение методов оптимизации
- Оценка и улучшение качества DS-решений с использованием A/B тестов и методов causal inference
- Формирование и управление командой DS, развитие и наставничество сотрудников
- Внедрение и управление ML-Ops процессами для обеспечения эффективной работы моделей в продакшн среде
- Тесное взаимодействие с IT, научными и бизнес-подразделениями для внедрения аналитических решений
Условия:
- Дружный и высококвалифицированный коллектив
- Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении
- Достойная заработная плата (оклад + годовая премии)
- Современные рабочие места и программное обеспечение
- ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия
- Высокий уровень корпоративной культуры
- Метро Кутузовская (бизнес-центр Poklonka Place)