Middle/Senior 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.

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 Middle/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:

• навыки работы с генеративными Al-моделями; опыт создания Al-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования Al-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
• 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:

• 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 РФ (не применимо для сопровождения)
• подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.