Junior Data Scientist в области рекомендательных систем

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 – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер.

Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам!

Сейчас в команду мы ищем Junior Data Scientist / ML Engineer!

• разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение совместно с опытными коллегами
• анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark при поддержке команды
• изучение и применение актуальных методик в области Data Science, Deep Learning и RecSys
• взаимодействие с командой разработки и аналитики, участие в генерации гипотез и обсуждении решений, презентация результатов своей работы.

• вы учитесь на старших курсах или недавно завершили обучение по математическому или IT-направлению
• искренний интерес к машинному обучению и рекомендательным системам, любознательность и готовность быстро учиться. Нам важны инициатива, вопросы по существу и желание доводить задачи до результата
• практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или pet-проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества
• уверенное знание Python и знакомство с основными библиотеками для анализа данных и ML (NumPy, pandas, scikit-learn; PyTorch будет преимуществом)
• способность самостоятельно разбираться в новых темах, читать технические материалы на английском, задавать вопросы и работать в команде.

• учебный, исследовательский или pet-проект в области рекомендаций.
• знакомство с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами
• знакомство с PySpark, SQL, Git, Linux или инструментами построения ML-пайплайнов
• участие в профильных курсах, хакатонах, соревнованиях или стажировках по ML / RecSys
• опыт командной разработки, участия в open-source или понимание принципов code review и тестирования.

Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (опционально)
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (опционально)
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.