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 персонализированные рекомендации 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 (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: middle/senior data scientist 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: практический опыт полного цикла решения ml задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация знание математики (линейная алгебра, мат. статистика, методы оптимизации) опыт работы с python библиотеками для dl (pytorch / tensorflow), ml (scikit-learn / xgboost / catboost) и анализа данных (pandas / numpy / scipy) будет плюсом: опыт реализации production ds проектов в области продуктовых рекомендаций (для senior – обязательно) опыт работы с spark, airflow опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки мы предлагаем: стабильный доход и социальная поддержка сотрудников расширенный дмс с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких бесплатная подписка сберпрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров корпоративная пенсионная программа корпоративное обучение за счет компании реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей крупнейшее ds&ai community — более 600 ds-специалистов банка дайджест о самых последних разработках в области ds&ai и отчеты с крупнейших конференций мира мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы работу по agile с лучшими из it индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис комфортный офис, бесплатные снеки, спортзалы с бассейнами офис: г. нижний новгород, ул. бекетова 13б
Адрес
Нижний Новгород