Senior Data Scientist в области рекомендательных систем (AmazMe)
СБЕРОписание
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 и превышать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия.
Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.
Если вам близка идея участия в создании инновационной рекомендательной системы, которая меняет жизнь миллионов людей, присоединяйтесь к нам!
Мы ищем Senior 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.
Задачи:
- разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов для задач RecSys, включая R&D и продуктизацию
- разработка мульти-агентных систем на базе LLM, развитие методов RAG и Reasoning
- постоянное исследование и применение новейших методик в области Data Science, Deep Learning, RecSys
- анализ новых источников данных, работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях
- менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой.
Стек технологий:
- для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFLow, MLFlow
- для организации работы: Jira, Confluence, Git.
Требования:
- опыт работы в области Data Science не менее 4 лет
- мотивация постоянно учиться и развиваться в области рекомендательных систем, готовность брать на себя ответственность за исследовательские инициативы
- 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)
- хорошее 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.
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:
- гибридный и офисный формат работы
- 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
- 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для
- подписка СберПрайм+, скидки от партнеров компании и сервисов группы компаний.