Компания больше не ищет сотрудника. Посмотрите похожие предложения
Data Scientist (Рекомендательная система)
в Сбер
200 000 — 300 000 ₽/мес на руки
Технологии/инструменты
Дорогой кандидат, мы — динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем.
Наша главная цель — построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме Сбер.
Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!
Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!
Интеллектуальное ядро такой системы — это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций.
Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке.
Мы ищем Middle / Senior Data Scientist в команду единой рекомендательной платформы для компаний экосистемы Сбер.
Чем предстоит заниматься
- Разработкой ML пайплайнов для формирования персональных рекомендаций и их продуктизации.
- Исследованием современных подходов к рекомендациям.
- Постановкой и реализацией гипотез по улучшению бизнес-метрик.
- Оптимизацией существующих пайплайнов.
Стек технологий
- Для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFLow, MLFlow и др.
- Для организации работы: Jira, Confluence, Git.
Ожидания
- Мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем.
- Практический опыт полного цикла решения ML задач: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и т.д.
- Экспертные знания алгоритмов машинного обучения (наиболее интересны алгоритмы продуктовых рекомендаций).
- Хорошее знание Python и ключевых DS-фреймворков.
- Опыт написания качественного Production-кода.
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.
Что предлагаем
- Официальное трудоустройство согласно ТК РФ.
- Белая заработная плата (оклад + годовая премия).
- Страхование (от несчастных случаев, ДМС).
- Оздоровительные программы для детей сотрудников.
- Возможность обучения за счет компании.
- Выплаты материальной помощи в особых / чрезвычайных случаях.
- Дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм).
- Льготное кредитование.
- Столовая на территории офиса.
Преимущества работы в Сбере:
- Обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию.
- Реферальная программа для сотрудников: пригласи в команду знакомых профессионалов и получи свое вознаграждение до 100 тыс. рублей.
- Курсы для будущих родителей, материальная поддержка молодых мам, детский отдых и подарки за счет компании.
- Корпоративная пенсионная программа.
О компании Сбер
Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов. Самый дорогой российский бренд и самый сильный банковский бренд в мире по версии Brand Finance.