Описание
Команда разрабатывает алгоритмы рекомендательных систем и адаптирует современные подходы для задач банка и компаний-партнёров. Также команда создаёт библиотеки с открытым исходным кодом и публикует результаты исследований на международных конференциях.
Задачи
•Развивать библиотеку RePlay для рекомендательных систем
•Разрабатывать и улучшать алгоритмы рекомендательных систем
•Разрабатывать и обучать трансформерные модели на последовательностях событий
•Проводить исследования в области последовательных рекомендаций, LLM для рекомендаций и базовых моделей для событийных данных
•Писать статьи и выступать на ведущих мировых и российских конференциях
Требования
•Опыт работы от 2 лет в области RecSys, глубокого обучения или обработки естественного языка
•Умение писать читаемый и хорошо структурированный код на Python
•Умение работать с Git
•Знание NumPy, pandas, Polars, scikit-learn, PyTorch, PyTorch Lightning и Transformers
•Навыки организации и воспроизводимого проведения экспериментов машинного обучения с Hydra, ClearML, MLflow, W&B или Neptune
•Опыт разработки и обучения моделей с помощью PyTorch
•Знание математики и глубокое понимание классического машинного обучения и современных методов глубокого обучения
•Понимание современных архитектур Transformer для работы с последовательностями
•Знание ключевых подходов к построению рекомендательных систем и методов их оценки
•Умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи
Будет плюсом
•Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению и хакатонах
•Опыт написания научных статей и наличие публикаций
•Понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов
Условия
•Гибридный формат работы
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
