data scientist рекомендательных систем

Команда создаёт масштабируемую рекомендательную платформу, которая предлагает пользователям персонализированные рекомендации. Решения охватывают сферы финансов, электронной коммерции, развлечений и здравоохранения.

• 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

• 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 инструментами 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

• 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