data scientist

Команда занимается созданием современной масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и электронной коммерции до индустрии развлечений и здравоохранения.

• Разрабатывать и улучшать ML-пайплайны для задач рекомендательных систем, включая подготовку данных, обучение моделей, валидацию и внедрение;
• Анализировать и работать с большими объёмами данных на PySpark при поддержке команды;
• Изучать и применять актуальные методики в области Data Science, глубокого обучения и рекомендательных систем;
• Взаимодействовать с командой разработки и аналитики, участвовать в генерации гипотез, обсуждении решений и презентации результатов своей работы.

• Обучение на старших курсах или недавнее окончание вуза по математическому или IT-направлению;
• Искренний интерес к машинному обучению и рекомендательным системам, инициативность и готовность быстро учиться;
• Практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или личных проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества;
• Уверенное знание Python и знакомство с основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения (NumPy, pandas, scikit-learn);
• Способность 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, генерацией признаков, A/B-тестами или ML-экспериментами, знакомство с PySpark, SQL, Git, Linux или инструментами построения ML-пайплайнов, участие в профильных курсах, хакатонах, соревнованиях или стажировках по ML / RecSys, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации, опыт командной разработки, участия в open-source или понимание принципов проверки кода и тестирования.

• 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.