Мы ищем талантливого молодого ML-разработчика, чтобы вместе разрабатывать и выводить в production модели для более 60 млн клиентов программы лояльности СберСпасибо. В нашей команде семь специалистов, все студенты или выпускники МФТИ. Кандидат должен обладать техническим складом характера и широким кругозором, самостоятельностью, знанием высшей математики и статистики, опытом разработки моделей машинного обучения, знать SOTA архитектуры, любить и уметь писать качественный код на Python. Обязанности Полный цикл разработки и внедрения ML-моделей — от постановки задачи до внедрения модели в highload prod на регламент - Применение статистических методов для проверки гипотез и валидации эффекта от внедрения ML-моделей - Взаимодействие с бизнес-заказчиками и data engineers, напрямую, без посредников - Непрерывное обучение, участие в соревнованиях на Kaggle в составе команды - Внедрение современных инструментов в культуру совместной разработки Требования - Студент (от 3-го курса) или выпускник технического ВУЗа, в приоритете — МФТИ, далее — МГТУ им. Баумана, МИФИ, МГУ - Не менее полгода работы/стажировки на позиции ML-разработчика - Знание Python, следование стандартам PEP 8, в разработке ориентируемся на Google python style guide - Знание SQL и устройства баз данных - Опыт разработки в фреймворках на выбор Tensorflow / Pytorch / Pytorch Lightning. Знание numpy. - Знание и опыт применения базовых ML-алгоритмов, современных архитектур NN - Интерес к MLOps и DWH — Docker / k8s, Airflow, FastAPI, MLFlow, Kafka, Redis, Greenplum, MongoDB, Clickhouse - Уверенное владение UNIX - (Опционально) опыт участия в DS-соревнованиях Условия - 100% удаленный, гибридный или офисный (м. Кутузовская) режим работы, оформление в Сбер - Возможность совмещать с учебой / аспирантурой, 50% команды учится - Годовая премия, карьерный и зарплатный рост. Все преимущества Сбера для сотрудников (льготная ипотека и кредитование, скидки, современный офис). - Разработка по Agile (scrum) - Минимум бюрократии, прямые коммуникации с бизнес-заказчиками - Выделенный доступ к GPU-кластеру - Бесплатные курсы, в том числе на платформе Udemy, участие в соревнованиях Kaggle
Адрес
Москва