Дорогой кандидат, мы - динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем. Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме Сбер. Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке. Мы ищем: Middle/Senior Data Scientist в команду единой рекомендательной платформы для компаний экосистемы Сбер. Обязанности разработка ML пайплайнов для формирования персональных рекомендаций и их продуктизация исследование современных подходов к рекомендациям постановка и реализация гипотез по улучшению бизнес метрик оптимизация существующих пайплайнов. Стек технологий: для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFLow, MLFlow и др. для организации работы: Jira, Confluence, Git. Требования мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем практический опыт полного цикла решения ML задач: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и т.д. экспертные знания алгоритмов машинного обучения (наиболее интересны алгоритмы продуктовых рекомендаций) хорошее знание Python и ключевых DS-фреймворков опыт написания качественного production кода. Будет плюсом: опыт реализации production DS проектов в области продуктовых рекомендаций (для senior – обязательно) опыт работы с Spark, Airflow опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки. Условия стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких корпоративное обучение за счет компании реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения отсутствие проблем с вычислительными мощностями (Кристофари) девбокс с 2 х 2080ti/3090 для прототипирования или область на DGX2 сильная и душевная команда.
Похожие вакансии