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.
Обязанности
- разработка Ml пайплайнов для формирования персональных рекомендаций и их продуктизация
- исследование современных подходов к рекомендациям
- постановка и реализация гипотез по улучшению бизнес метрик
- оптимизация существующих пайплайнов
Стек технологий:
- для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFlow, Mlflow
- для организации работы: Jira, Confluence, Git
Требования
- 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.
Условия
- стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
- расширенный Дмс с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
- корпоративное обучение за счет компании
- реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
- мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
- современный офис с системой умный дом, зонами отдыха и balance-бордами
- работу по Agile с лучшими из It индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения
- отсутствие проблем с вычислительными мощностями (Кристофари)
- девбокс с 2 х 2080ti/3090 для прототипирования или область на Dgx2
- сильная и душевная команда.
Требуется data scientist (рекомендательная система)
Аналитик, developer, программист, разработчик, developer python, программист python, web-developer, web-программист, web-разработчик, специалист по работе с большими данными, специалист по обработке больших данных, специалист по большим данным, специалист по анализу данных, data scientist