Middle/Senior Data Scientist в области рекомендательных систем

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать и превышать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в создании инновационной рекомендательной системы, которая меняет жизнь миллионов людей, присоединяйтесь к нам! Мы ищем Middle/Senior Data Scientist в R&D направлении для работы над следующими амбициозными задачами: Построение универсальной мультимодальной рекомендательной модели для решения спектра задач персонализации. Создание принципиально-новых сценариев персонализации на базе LLM-агентов.Задачи: разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов для задач RecSys, включая R&D и продуктизацию разработка мульти-агентных систем на базе LLM, развитие методов RAG и Reasoning постоянное исследование и применение новейших методик в области Data Science, Deep Learning, RecSys анализ новых источников данных, работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой Стек технологий: для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFLow, MLFlow для организации работы: Jira, Confluence, Git Требования: навыки работы с генеративными Al-моделями; опыт создания Al-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования Al-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации опыт работы в области Data Science не менее 4 лет мотивация постоянно учиться и развиваться в области рекомендательных систем, готовность брать на себя ответственность за исследовательские инициативы практические навыки полного цикла решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров, оценки качества моделей и презентации результатов экспертиза в области алгоритмов машинного обучения, особое внимание уделяется методам глубокого обучения (DL) хорошее знание Python и ключевых DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), опыт написания качественного production кода способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их. Будет плюсом: опыт реализации production DS проектов в области продуктовых рекомендаций (для senior – обязательно) опыт работы с Spark, Airflow опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки. Условия: офисный формат работы/гибридный(опционально) годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.