Junior Data Scientist (Рекомендательная система)

компания "сбербанк" дорогой кандидат, мы - динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем. наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме сбер. наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (звук), фильмы (окко), онлайн торговля (сбермаркет, сбермегамаркет), медицина (еаптека) и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке. мы ищем: junior data scientist/стажера в команду единой рекомендательной платформы для компаний экосистемы сбер. что предстоит делать: разработка ml пайплайнов для формирования персональных рекомендаций и их продуктизация; исследование современных подходов к рекомендациям; постановка и реализация гипотез по улучшению бизнес метрик; оптимизация существующих пайплайнов. стек технологий: для разработки используем: python, pyspark, pandas, pytorch, recbole, scikit-learn, airflow, mlflow и др. для организации работы: jira, confluence, git. что для нас важно: рассматриваем, в том числе, студентов 3-4 курса профильных вузов; мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем. мы предлагаем: стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников расширенный дмс с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких корпоративное обучение за счет компании реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами работу по agile с лучшими из it индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения отсутствие проблем с вычислительными мощностями (кристофари) девбокс с 2 х 2080ti/3090 для прототипирования или область на dgx2 частичная/полная занятость