Сбер

Data Scientist (AmazMe)

Коротко

Data Scientist в команде рекомендательных систем (RecSys) Сбера: поиск ML-решений под бизнес-задачи, разработка ML-пайплайнов, работа с большими данными на PySpark, проведение офлайн и онлайн (A/B) экспериментов. Компания — крупнейший банк России с решениями для финансов, e-commerce, развлечений и здравоохранения. Требуется опыт в Data Science от 1 до 3 лет, хорошее знание Python, PyTorch, PySpark, базовые знания алгоритмов ML и умение читать техническую литературу на английском. Формат работы гибридный, офис в Нижнем Новгороде.

О команде
Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия в Сбер.
Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам!
Обязанности
•поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов
•разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение
•анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark
•исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys
•взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды
Требования
•опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет
•интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности
•практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей
•хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом
•хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода
•способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике
Будет плюсом
•навыки работы с генеративными AI-моделями
•опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
•опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
•инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Условия
•гибридный/офисный формат работы (опционально). Офис расположен по адресу Нижний Новгород, Октябрьская, 35 лит. А
•ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий 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

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте