ml engineer рекомендательных систем

ИТ B2C — крупнейшая экосистема Сбера, объединяющая более 8000 специалистов в 18 городах России. Команда разрабатывает и развивает розничные решения, делая банковские сервисы доступнее, безопаснее и удобнее.

Команда экспертов создает масштабируемую рекомендательную платформу, которая предлагает персонализированные рекомендации на разных этапах взаимодействия пользователей с экосистемой Сбера. Решения применяются в финансах, e-commerce, индустрии развлечений и здравоохранении.

• Формировать технологическое видение и дорожную карту развития ML Engineering и MLOps в направлении рекомендательных систем;
• Развивать единый жизненный цикл ML-решений — от формулирования и воспроизводимой проверки DS-гипотез до запуска моделей в production, мониторинга и сопровождения;
• Создавать инженерные стандарты и практики для выпуска качественных и надежных моделей;
• Управлять портфелем технологических инициатив, находя баланс между развитием новых возможностей, повышением надежности и устранением архитектурных ограничений;
• Повышать производительность DS/MLE-команд за счет автоматизации, стандартизации, переиспользуемых компонентов и упрощения пути от эксперимента до production;
• Развивать применение GenAI в создании ML-решений, запускать пилоты и оценивать их влияние на скорость и качество разработки;
• Повышать масштабируемость, надежность и экономическую эффективность ML-инфраструктуры;
• Развивать ML-инженеров и технических лидеров направления.

• Опыт технического лидерства в крупном ML-направлении не менее двух лет;
• Глубокое понимание полного жизненного цикла ML-решений — от эксперимента и обучения модели до production, мониторинга, масштабирования и сопровождения;
• Опыт проектирования и развития высоконагруженных ML-систем, включая пакетные, потоковые и сценарии реального времени;
• Опыт взаимодействия с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами;
• Умение принимать решения при конфликтующих приоритетах, объяснять компромиссы и доводить инициативы до результата;
• Опыт управления людьми в DS/MLE-командах: найм, адаптация, постановка целей, обратная связь, оценка результатов, развитие и удержание специалистов;
• Опыт внедрения GenAI-инструментов в процессы разработки и оценки их влияния на скорость и качество работы команд;
• Будет плюсом опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием, персонализацией или рекламными технологиями, практический опыт Data Scientist, опыт эксплуатации ML-систем реального времени на масштабе миллионов пользователей и при строгих требованиях к задержке и доступности.

• Офис рядом с метро «Кутузовская»;
• Возможность выбрать удобный график — офис или гибрид;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• 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 троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.