Стажер-студент (Рекомендательные системы)

Приглашаем начинающих исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии.

Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A*. Приглашаем присоединиться к исследованиям и прикладным проектам в области рекомендательных технологий, DL-моделей для последовательных данных и подходов на стыке LLM и RecSys.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Наши задачи:

• развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay https://github.com/sb-ai-lab/RePlay
• разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем
• разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий
• проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных
• пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях.

Мы ожидаем:

• что вы сейчас студент последних курсов бакалавриата или студент магистратуры или аспирантуры технического ВУЗа
• что вы обучаетесь на очном отделении
• умение писать код на python и знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning)
• знание математики, классического ML и основ глубокого обучения
• знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки
• умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи
• желание экспериментировать и реализовывать новые алгоритмы.

Будет плюсом:

• опыт работы в RecSys или в смежной области (Information Retrieval, NLP)
• опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах
• опыт написания научных статей, наличие публикаций
• наличие пет-проектов
• умение работать с git, писать читаемый и хорошо структурированный код
• понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов.

Условия:

• оплачиваемая стажировка
• длительность стажировки: 3 мес., 40 часов в неделю с 9:00 до 18:00
• гибридный формат работы с посещением офиса не менее 3х дней в неделю
• комфортный современный офис по адресу: г. Москва, Кутузовский пр.32.