Описание
Команда создаёт масштабируемую рекомендательную платформу, которая предлагает пользователям персонализированные рекомендации. Решения охватывают сферы финансов, электронной коммерции, развлечений и здравоохранения.
Задачи
•Разрабатывать и улучшать ML-пайплайны для задач рекомендательных систем: готовить данные, обучать модели, проводить валидацию и внедрять решения вместе с опытными коллегами
•Анализировать большие объёмы данных с помощью PySpark при поддержке команды
•Изучать и применять актуальные методики в области Data Science, глубокого обучения и рекомендательных систем
•Взаимодействовать с командами разработки и аналитики, участвовать в генерации гипотез и обсуждении решений, презентовать результаты своей работы
Требования
•Учиться на старших курсах или недавно завершить обучение по математическому или IT-направлению
•Интересоваться машинным обучением и рекомендательными системами, проявлять любознательность и готовность быстро учиться
•Иметь практический опыт решения задач машинного обучения в учебных, исследовательских или личных проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества
•Уверенно знать Python и основные библиотеки для анализа данных и машинного обучения: NumPy, pandas, scikit-learn
•Уметь самостоятельно разбираться в новых темах, читать технические материалы на английском, задавать вопросы и работать в команде
Будет плюсом
•Учебный, исследовательский или личный проект в области рекомендаций
•Знакомство с задачами ранжирования, созданием признаков, A/B-тестами или экспериментами машинного обучения
•PySpark, SQL, Git, Linux или инструменты построения ML-пайплайнов
•Участие в профильных курсах, хакатонах, соревнованиях или стажировках по машинному обучению и рекомендательным системам
•Навыки работы с генеративными AI-моделями, создание AI-агентов и их применение в работе
•Использование GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
•Владение AI-инструментами для анализа, генерации и автоматизации
•Опыт командной разработки, участия в открытых проектах или понимание принципов проверки кода и тестирования
Условия
•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
•Льготный 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
