Data Scientist

Обязанности

ИТ B2C самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! 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 Сбере. 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. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! **Мы - Команда "**Рекомендательных систем" 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. Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Задачи команды Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Мы ищем: Middle/Senior Data Scientist в команду единой рекомендательной платформы для Сбера. 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 для организации работы: Jira, Confluence, Git. Требования профильный опыт работы от 3-х лет 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 офисный формат работы/гибридный(опционально) годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона (не применимо для сопровождения) Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.