Data Scientist (Recommendation Systems)

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 развиваем цифровые сервисы для 100+ миллионов клиентов, делая банковские продукты умнее, безопаснее и персонализированнее. Наша команда занимается разработкой и развитием Omnichannel model – единой модели рекомендаций продуктов и сервисов экосистемы Сбера, а также ее интеграцией со всеми доступными поверхностями и каналами коммуникаций. Наша задача – создавать персональные предложения полезных для клиентов продуктов в релевантных каналах коммуникаций.* разработка и внедрение ML-моделей для рекомендательных систем (классические и нейросетевые подходы) * проведение R&D-работ: исследование SoTA-архитектур, постановка и реализация экспериментов с последующим опромышливанием * глубокий анализ поведенческих данных пользователей, формирование data-driven гипотез для развития рекомендательных стратегий * участие в построении и оптимизации пайплайнов обработки больших данных (Spark, Hadoop) * интеграция моделей в прод с использованием MLOps-практик.* опыт коммерческой разработки в области ML от 3 лет с подтверждёнными внедрениями * уверенное владение Python, навыки написания production-ready кода * глубокое знание Classic ML, умение формализовать бизнес-задачу в ML-постановку * практический опыт с Big Data-инструментами (Spark, Hadoop) * понимание принципов MLOps: развертывание, мониторинг, управление версиями моделей. **Желательно:** * знание генеративных AI-моделей, опыт создания AI-агентов будет преимуществом * опыт построения рекомендательных систем (ALS, LTR, Sequential Recommendations, GNN) * разработка DL-моделей на PyTorch * решение задач поиска или рекламного аукциона. условия* конкурентная заработная плата с регулярным пересмотром * современный офис бизнес-класса в Москве (м. Кутузовская) * расширенный ДМС с покрытием чекапов, лазерной коррекции зрения и психотерапии * корпоративные программы фитнеса и спортивных мероприятий * оплата профильного обучения, курсов и участия в конференциях * льготные условия по ипотечному и потребительскому кредитованию в Сбере * стабильность и социальные гарантии крупнейшего работодателя страны.