ya
Сбербанк - HiBrain

Сбербанк

о компании
Компания "Сбербанк" - одна из крупнейших российских компаний. Мы создаем информационные продукты для принятия решений на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта Мы гарантируем масштабные задачи и возможность выбрать карьеру по интересам. Быстро растущую команду и DS Comunity.

Примеры задач, которые мы решаем:
  • Ищем цифровые следы клиентов, чтобы знать о его жизни больше: потребности, события, увлечения и т.д.
  • Создаем контекстно-рекомендательные системы и Next Best Action
  • Строим предиктивные Data Driven сервисы для клиентов
  • Работаем с естественным языком и неструктурированным текстом.
  • Автоматизируем генерацию типовых документов
Как мы работаем:
  • для работы с большими данными мы используем Hadoop, Spark, Hive, Impala,
  • инструменты программирования: Python, SQL, Scala как плюс
  • библиотеки машинного обучения: Numpy, Pandas, SkLearn, MLlib
  • проводим ad-hoc исследования и делаем AB-тесты кампаний
  • участвуем в международных конференциях
формы привлечения новых сотрудников
Оплачиваемая стажировка:
Продолжительность - 4 месяца, 30 часов в неделю Мы ищем кандидатов, желающих развиваться в одной из следующих областей:

  • Data Analysts
  • Data Science
  • Data Engineer
Требования:
От кандидатов в стажеры мы хотим хорошую теоретическую подготовку в статистическом и описательном анализе, базовые практические навыки написания запросов на SQL, кода на python, знание библиотек Numpy/ Pandas/ SkLearn/ MLlib, понимание Hive. Навыки работы в Excel, Power Point. Энтузиазм и желание развиваться в выбранной сфере. Набор постоянный и зависит от текущих потребностей компании.

Трудоустройство:
Мы ищем кандидатов в штат, желающих развиваться в одной из следующих областей:

  • Data Analysts
  • Data Scientist
  • Data Engineer
Требования:
От кандидатов на трудоустройство мы хотим хорошую теоретическую техническую базу, практические навыки написания запросов на SQL, кода на python, минимальное знание библиотек Numpy, Pandas, SkLearn, MLlib, знание принципов работы Hadoop, Spark, Hive. Умение проводить анализ имеющихся/ доступных/ необходимых данных для построения модели, подготовка данных, Понимание, как проводить формирование признаков (фичей) и обучение модели, что такое оценка качества модели, валидация модели, интерпретация результатов модели. Навыки демонстрации модели и отражение результатов с помощью Power Point Набор постоянный и зависит от текущих потребностей компании.
сайт компании
количество сотрудников
300 000+
карьера в компании

Data Analysts

Data Scientist

Data Engineer

технологии
AI, ML, Big Data, SQL, Python, Excel
placeг. Нижний Новгород, ул Октябрьская, 35
Ошибка при загрузке карты