Стажер MLOps-инженера

Мы ищем начинающего MLOps-инженера в команду СберБизнеса с фокусом на задачи по созданию и решений на базе больших данных, а также автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения, начиная с подготовки данных и заканчивая мониторингом на проме. Мы предлагаем интересные челленджи, которые позволят вам быстро развиваться, а нам вместе с вами – максимизировать доход банка. **Чем занимаемся** * Разрабатываем промышленные рекомендательные системы для продуктов банка и экосистемы, интегрируем их в сквозные бизнес-процессы. * Строим модели ранжирования предложений для b2b-клиентов с учетом жестких контактных политик. * Персонализируем контент: используем NLP и генеративные модели(LLM) для адаптации продуктовых и развлекательных подборок.* готовить features для ML - проектировать и поддерживать пайплайны сборки фичей для обучения моделей и работы в реальном времени * заниматься опромышливанием кодовой базы моделей * оптимизировать расчеты больших данных, рефакторить тяжелые SQL/PySpark запросы * проектировать пайплайны для мониторинга работы моделей машинного обучения * создавать инструменты для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных * рефакторить текущие процессы, предлагать лучшие практики работы с данными * навыки работы с генеративными AI-моделями* уверенное знание Python: алгоритмы, структуры данных, классический d-people стек (numpy, pandas, etc) * хорошее знание SQL: аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов * понимание работы базовых алгоритмов машинного обучения * базовые знания Big Data: теоретическое понимание принципов работы Hadoop и Spark, практический опыт PySpark будет преимуществом* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. #####