Сбер · Санкт-Петербург · по договорённости
Департамент данных и рекомендательных систем B2C, Дивизион развития платформы рекомендательного бизнеса и коммуникаций от потребности клиента. Наша команда разрабатывает и внедряет ML-решения для продуктов и бизнес-процессов банка. Мы исследуем новые источники данных, создаем модели и проверяем их эффективность на реальных задачах.
Ищем стажёра-аналитика, который хочет развиваться в области больших данных и машинного обучения, работая в команде аналитиков и специалистов по машинному обучению.
Обработка и анализ больших данных в PySpark: загрузка, фильтрация, агрегации, джойны и обогащение данных.
Разработка и поддержка витрин и датасетов в PySpark для продуктовых задач и ML-моделей: признаки, агрегаты и исторические срезы.
Разметка ключевых клиентских событий на основе бизнес-логики и анализа данных.
Проверка качества данных: поиск дубликатов, пропусков, аномальных значений и логических противоречий.
Исследование данных на основе существующих витрин: расчёт метрик, поиск закономерностей, формулирование простых эвристик, аналитических правил и гипотез.
Проверка результатов ML-моделей и анализ рассчитанных скоров.
Подготовка наборов признаков для моделей.
График работы: от 30 часов в неделю, очный формат.
Обязательный тех. стек: Python, SQL, Excel, Jupyter.
Студент очной формы обучения.
Студент российского вуза.
Курс обучения: 2-6 курс бакалавриата и специалитета или 1-2 курс магистратуры.
Город проживания: Санкт-Петербург.
Оплачиваемая стажировка
Длительность стажировки: 3 месяца
График работы: от 20 часов
Очный формат
Комфортный современный офис
Отклик ведёт на сайт работодателя. Бесплатная регистрация открывает отклик и разбор резюме.