Team Lead (RecSys) Лаборатория Искусственного Интеллекта

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.