В Сбере каждый год растёт количество моделей, используемых в процессах банка. При этом каждую из этих моделей мало разработать, нужно её ещё провалидировать, внедрить и поставить на регулярный мониторинг. Чтобы эффективно решать эти задачи, в Сбере появилась платформа полного цикла для работы с данными и моделями - SberDS. Она позволяет эффективней решать задачи подготовки данных и машинного обучения, ускоряет процесс проверки гипотез, упрощает процесс разработки и валидации моделей, а также контролирует результат работы модели в проде. В команду SberDS.R&D мы ищем талантливого ML-инженера который будет: Определять перечень доработок платформы и участвовать в их реализации; Исследовать возможности решения задач заказчиков на SberDS; Расширять возможности платформы в областях DS-вычислений и глубокого обучения. Для этого потребуется: Хорошее знание Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП); Понимание принципов построения моделей машинного обучения; Знание SQL; Опыт работы с docker; Умение работать с git; Системное мышление, желание разбираться в предметной области, в бизнес-процессах; Техническое высшее образование. Будет плюсом если есть опыт работы с: Spark (pyspark) и в целом с экосистемой Hadoop; Библиотеками deep learning (PyTorch, Tensorflow, и т. д.) Linux-системами Flask/Django Мы предлагаем: Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+; Скидки на продукты компаний-партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Адрес
Москва