Data Scientist в рекомендательные системы

Описание

Требования

Обязанности

О компании и команде

Мы - команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys).

Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать и превышать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации.

Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.

Мы ищем Data Scientist в R&D направлении для работы над следующими амбициозными задачами:

• построение универсальной мультимодальной рекомендательной модели для решения спектра задач персонализации
• создание принципиально-новых сценариев персонализации на базе LLM-агентов.

Стек технологий: Python, PySpark, PyTorch, GigaChat, LangChain, LangGraph, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.

Если вам близка идея участия в создании инновационной рекомендательной системы, которая меняет жизнь миллионов людей, присоединяйтесь к нам!

Что предстоит делать:

• разрабатывать и совершенствовать End-to-End ML-пайплайны для задач RecSys, включая R&D и продуктизацию
• разрабатывать мультиагентные системы на базе LLM, развивать методы RAG и Reasoning
• проводить исследования и применять новейшие методики в области Data Science, Deep Learning, RecSys
• анализировать новые источники данных, работать с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследовать подходы применения их в моделях
• менторить младших членов команды, обмениваться знаниями и экспертизой.

Для нас важно:

• опыт работы в области Data Science не менее 4 лет
• практические навыки полного цикла решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров, оценки качества моделей и презентации результатов
• экспертиза в области алгоритмов машинного обучения, особое внимание уделяется методам глубокого обучения (DL)
• знание Python и ключевых DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), опыт написания качественного production кода
• способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их
• мотивация постоянно учиться и развиваться в области рекомендательных систем, готовность брать на себя ответственность за исследовательские инициативы.

Будет плюсом:

• опыт реализации DS проектов в области рекомендаций
• опыт работы с LLM-технологиями и создание на их основе мультиагентных систем
• опыт руководства небольшими командами разработки: планирование задач, контроль исполнения проектов и поддержание высоких стандартов качества
• опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением
• наличие публикаций, связанных с DL и RecSys
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
  

Мы предлагаем:

• крупнейшее DS&AI community более 600 DS-специалистов банка
• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
• комфортный офис: г. Нижний Новгород, ул.Октябрьская 35
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.