Аналитик данных
вакансия от 30.12.2025Зарплата от 0 руб
Работодатель: СБЕР
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
Тип занятости: Полная занятость
Тип занятости: Полная занятость
TVtoken
Дополнительный заработок в свободное время за просмотр обзоров товаров и услуг. Получай деньги на карту! Никаких вложений, кроме 5 минут в день вашего времени!
Должностные обязанности
Команда Intelligent Search, создаём поисковый сервис, который отвечает на запросы пользователей на естественном языке. Мы создаем поисковый движок, который работает со множеством различных данных. Например, у нас есть поиск по фильмам, музыке и другим доменам. Также мы помогаем GigaChat максимально точно отвечать на фактологические вопросы пользователей. В нашем проекте используем самые современные подходы к решению задачи Information Retrieval, проводим эксперименты по улучшению ранжирования поисковой выдачи с использованием методов машинного обучения, запускаем и анализируем результаты A/B тестов. Если ты всегда хотел решать задачи на стыке науки и технологий, работать в области информационного поиска, заниматься не только исследовательскими задачами из области NLP, но и самостоятельно реализовывать и внедрять современные алгоритмы из свежих научных статей, то ты наш идеальный кандидат! Стек технологий проекта: Python, OpenSearch/ElasticSearch, CatBoost, Airflow, PostgreSQL, Hadoop, PyTorch, PySpark, Transformers. Обязанности подготовка и обработка данных для обучения моделей с использованием краудсорсинговых ресурсов разработка и внедрение моделей машинного обучения для решения бизнес-задач анализ данных и создание дашбордов для визуализации ключевых метрик проведение A/B-тестов и интерпретация их результатов анализ поисковых запросов к виртуальному ассистенту для решения задач машинного обучения и статистических задач прогнозирование и оценка влияния внедрения улучшений для определения продуктовых приоритетов Требования уверенное владение Python и библиотеками для машинного обучения. понимание современных методов машинного обучения, включая методы обработки текстовых данных (NLP, векторные представления текстов, LLM) глубокие знания математической статистики. опыт работы с базами данных и написания SQL-запросов для извлечения и обработки данных навыки визуализации данных Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Команда Intelligent Search, создаём поисковый сервис, который отвечает на запросы пользователей на естественном языке. Мы создаем поисковый движок, который работает со множеством различных данных. Например, у нас есть поиск по фильмам, музыке и другим доменам. Также мы помогаем GigaChat максимально точно отвечать на фактологические вопросы пользователей. В нашем проекте используем самые современные подходы к решению задачи Information Retrieval, проводим эксперименты по улучшению ранжирования поисковой выдачи с использованием методов машинного обучения, запускаем и анализируем результаты A/B тестов. Если ты всегда хотел решать задачи на стыке науки и технологий, работать в области информационного поиска, заниматься не только исследовательскими задачами из области NLP, но и самостоятельно реализовывать и внедрять современные алгоритмы из свежих научных статей, то ты наш идеальный кандидат! Стек технологий проекта: Python, OpenSearch/ElasticSearch, CatBoost, Airflow, PostgreSQL, Hadoop, PyTorch, PySpark, Transformers. Обязанности подготовка и обработка данных для обучения моделей с использованием краудсорсинговых ресурсов разработка и внедрение моделей машинного обучения для решения бизнес-задач анализ данных и создание дашбордов для визуализации ключевых метрик проведение A/B-тестов и интерпретация их результатов анализ поисковых запросов к виртуальному ассистенту для решения задач машинного обучения и статистических задач прогнозирование и оценка влияния внедрения улучшений для определения продуктовых приоритетов Требования уверенное владение Python и библиотеками для машинного обучения. понимание современных методов машинного обучения, включая методы обработки текстовых данных (NLP, векторные представления текстов, LLM) глубокие знания математической статистики. опыт работы с базами данных и написания SQL-запросов для извлечения и обработки данных навыки визуализации данных Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Адрес места работы
г Москва
г Москва