Junior 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. Ждем именно тебя! Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам! Сейчас в команду мы ищем Junior Data Scientist / ML Engineer!* разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение совместно с опытными коллегами * анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark при поддержке команды * изучение и применение актуальных методик в области Data Science, Deep Learning и RecSys * взаимодействие с командой разработки и аналитики, участие в генерации гипотез и обсуждении решений, презентация результатов своей работы.* вы учитесь на старших курсах или недавно завершили обучение по математическому или IT-направлению * искренний интерес к машинному обучению и рекомендательным системам, любознательность и готовность быстро учиться. Нам важны инициатива, вопросы по существу и желание доводить задачи до результата * практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или pet-проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества * уверенное знание Python и знакомство с основными библиотеками для анализа данных и ML (NumPy, pandas, scikit-learn; PyTorch будет преимуществом) * способность самостоятельно разбираться в новых темах, читать технические материалы на английском, задавать вопросы и работать в команде. **Будет плюсом:** * учебный, исследовательский или pet-проект в области рекомендаций. * знакомство с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами * знакомство с PySpark, SQL, Git, Linux или инструментами построения ML-пайплайнов * участие в профильных курсах, хакатонах, соревнованиях или стажировках по ML / RecSys * опыт командной разработки, участия в open-source или понимание принципов code review и тестирования. **Стек технологий:** Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (опционально) * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (опционально) * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.