Team Lead (RecSys) Лаборатория Искусственного Интеллекта

компания "сбербанк" мы приглашаем опытных исследователей в области машинного обучения в лабораторию искусственного интеллекта, особое подразделение сбера, нацеленное на долгосрочные наукоемкие ai проекты. наша цель – изобретение универсальных алгоритмов, имеющие широкий спектр применения в различных продуктах не только банка, но и его дочерних компаниях. сбер делает большую ставку на научную составляющую технологий, поэтому вы будете иметь возможность публиковать результаты на таких конференциях, как neurips, icml, kdd, recsys и т.п. наша команда специализируется на рекомендательных системах. решаем следующие задачи: • развиваем свою open source recsys библиотеку; • делаем autorecsys и двухуровневые модели; • помогаем другим подразделениям решать нестандартные задачи в области recsys; • пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях. мы ищем тимлида для второй группы recsys с уклоном в нейронные сети, также обсуждаемо, если есть желание сделать что-то из конкретной области (sequence based recommendation, графовые методы, fairness) или применить recsys в необычной постановке. требования: стэк: ты нам подходишь, если: имеешь опыт управления командой и можешь организовать взаимодействие с другими группами имеешь хорошие знания математики и алгоритмов разбираешься в ml/dl, знаешь чем отличается бустинг от случайного леса и vae от ae хорошо знаком с recsys алгоритмами и применял их на практике не только классические модели, но и современнные неросетевые и rl подходы умеешь писать на python и хорошо знаком со стандартными библиотеками (pandas, numpy, sklearn, pytorch, pyspark) опыт работы с bigdata будет плюсом (spark, hadoop, scala) мы ожидаем от вас: высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов достаточно глубокое понимание хотя бы одной из областей искусственного интеллекта умение и желание изобретать алгоритмы, основанные на новых идеях опыт работы в recsys или в смежной области (nlp, information retrieval, sequential ml) будет плюсом: • опыт написания научных статей, наличие публикаций в ведущих конференциях и журналах; • степень кандидата наук или ее эквивалент; • глубокое знание математики и умение получать новые результаты; • опыт работы или учебы в зарубежных университетах или исследовательских лабораториях; • опыт успешного участия в конкурсах по ml, таких как kaggle условия: уникальные масштабные проекты, участие в международных конференциях; возможность заниматься наукой, оставаясь в москве; гибкий график, смешанный режим работы; конкурентный уровень компенсации, годовые премии по итогу ревью; корпоративное обучение, льготные условия кредитования; спортзал, современный офис по кутузовский проспект 32.