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.

Обязанности

Мы ищем:

Начинающего Data Scientist в команду единой рекомендательной платформы для компаний экосистемы Сбер.

Что предстоит делать:

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;
Опыт полного цикла решения ML задач: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и т.д.;
Знания алгоритмов машинного обучения (наиболее интересны алгоритмы продуктовых рекомендаций);
Знание Python и ключевых DS-фреймворков;
Опыт написания production кода.

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.

Стажер Data Scientist (Рекомендательная система)