SberDevices - инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальные ассистенты и другие продукты в области NLP, gamedev, computer vision. Команда поиска ищет Senior Data Scientist/ML Engineer. Мы создаем поисковый движок, который работает со множеством различных данных. Например, у нас есть поиски по видео, музыке и другим доменам. Мы работаем с самыми совеременными технологиями, используем Hadoop, применяем разнообразные методы машинного обучения, улучшаем множество продуктов экосистемы Сбербанка, помогая пользователям найти то, что они хотели.Что предстоит делать:Качество поиска - это самый важный и сложный компонент в поисковой системе. Ведь из множества доступных в базе документов надо выбрать ровно те несколько самых релевантных, которые будут показаны пользователю. Само собой, в современных поисковых системах такая задача решается с помощью машинного обучения. В нашем поиске работает множество моделей: как простые линейные, так и самые суперсовременные нейросети. Но, как показывает практика, обучить хорошую модель - это только полдела. Очень часто самое сложное и интересное начинается потом, когда надо заставить работать эту модель в условиях по-настоящему больших данных и настоящего highload.Поэтому если ты всегда хотел работать на стыке науки и технологии, и готов не просто решать технически сложные задачи, но и глубоко погрузиться в тематику машинного обучения, начиная от внедрения уже обученных моделей и заканчивая самостоятельной реализацией новых алгоритмов из последних статей -- то ты наш идеальный кандидатОбязанности: участие в разработке поискового движка; разработка и оптимизация алгоритмов машинного обучения; внедрение в продакшн ML решений. Требования: уверенное владение Python на рабочем уровне хорошее знание классических алгоритмов и структур данных базовые знания и желание развиваться в области машинного обучения и анализа данных Будет плюсом: владение C++ на рабочем уровне опыт реализации и внедрения алгоритмов машинного обучения понимание принципов работы высоконагруженных интернет-сервисов знакомство с алгоритмами обработки больших данных и парадигмой MapReduce Условия: Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи; Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека; ДМС, страхование жизни; Свободный дресс-код; Гибкий график для оптимального баланса работы и личной жизни; Льготные кредиты и корпоративные скидки; Конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности).
Адрес
Москва