Data Scientist / Deep Learning Engineer

Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия в Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам! Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!Обязанности анализировать новые подходы, разбирать научные статьи, генерировать и проверять гипотезы для улучшения качества работы генеративных рекомендательных моделей имплементировать гипотезы на Python, писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере дизайнить постановки экспериментов, таргеты, reward-функции, метрики качества, готовить данные под эксперимент до-обучать LLM (Fine-tuning и Alignment) под специфику рекомендательного домена. Требования математический бэкграунд опыт работы в Data Science от 3-х лет хорошее знание Deep Learning, прикладной опыт обучения моделей уверенное владение Python и PyTorch, опыт работы с ключевыми ML/DL фреймворками (экосистема Hugging Face, Lightning) понимание текущего состояния индустрии в области Generative AI. Будет плюсом: опыт работы в области RecSys или NLP опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере опыт до-обучения и валидации качества LLM, опыт с фреймворками TRL/verl умение работать с большими данными (таблицы, временные ряды) на PySpark. Условия гибридный/офисный формат работы (опционально). Офис расположен по адресу Нижний Новгород, Октябрьская, 35 лит. А годовой бонус расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.