Data Scientist (Recommendation Systems)

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!

Мы развиваем цифровые сервисы для 100+ миллионов клиентов, делая банковские продукты умнее, безопаснее и персонализированнее.

Наша команда занимается разработкой и развитием Omnichannel model – единой модели рекомендаций продуктов и сервисов экосистемы Сбера, а также ее интеграцией со всеми доступными поверхностями и каналами коммуникаций. Наша задача – создавать персональные предложения полезных для клиентов продуктов в релевантных каналах коммуникаций.

• разработка и внедрение ML-моделей для рекомендательных систем (классические и нейросетевые подходы)
• проведение R&D-работ: исследование SoTA-архитектур, постановка и реализация экспериментов с последующим опромышливанием
• глубокий анализ поведенческих данных пользователей, формирование data-driven гипотез для развития рекомендательных стратегий
• участие в построении и оптимизации пайплайнов обработки больших данных (Spark, Hadoop)
• интеграция моделей в прод с использованием MLOps-практик.

• опыт коммерческой разработки в области ML от 3 лет с подтверждёнными внедрениями
• уверенное владение Python, навыки написания production-ready кода
• глубокое знание Classic ML, умение формализовать бизнес-задачу в ML-постановку
• практический опыт с Big Data-инструментами (Spark, Hadoop)
• понимание принципов MLOps: развертывание, мониторинг, управление версиями моделей.

• знание генеративных AI-моделей, опыт создания AI-агентов будет преимуществом
• опыт построения рекомендательных систем (ALS, LTR, Sequential Recommendations, GNN)
• разработка DL-моделей на PyTorch
• решение задач поиска или рекламного аукциона.

• конкурентная заработная плата с регулярным пересмотром
• современный офис бизнес-класса в Москве (м. Кутузовская)
• расширенный ДМС с покрытием чекапов, лазерной коррекции зрения и психотерапии
• корпоративные программы фитнеса и спортивных мероприятий
• оплата профильного обучения, курсов и участия в конференциях
• льготные условия по ипотечному и потребительскому кредитованию в Сбере
• стабильность и социальные гарантии крупнейшего работодателя страны.