ml engineer рекомендательных систем

ИТ B2C — крупнейшая экосистема Сбера, объединяющая более 8000 человек 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, определяя ключевые инженерные приоритеты и точки роста;
• Развивать единый жизненный цикл ML-решений — от формулирования и воспроизводимой проверки DS-гипотез до запуска моделей в production, мониторинга и дальнейшего сопровождения;
• Создавать инженерные стандарты и практики для выпуска качественных и надежных моделей: требования к коду и данным, тестированию, версионированию, документированию и релизам;
• 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 процессе создания ML-решений, находить перспективные сценарии, 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: умение формировать технологическое видение и дорожную карту, а также доводить системные изменения до результата;
• Глубокое понимание полного жизненного цикла ML-решений — от эксперимента и обучения модели до production, мониторинга, масштабирования и дальнейшего сопровождения;
• Опыт проектирования и развития высоконагруженных ML-систем, включая batch-, streaming- и real-time-сценарии;
• Опыт взаимодействия с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами, включая согласование приоритетов и защиту потребностей своего направления;
• Умение принимать решения в условиях конфликтующих приоритетов, объяснять компромиссы и доводить выбранные инициативы до результата;
• Опыт управления сотрудниками в DS/MLE-командах: найм и адаптация, постановка целей, регулярная обратная связь, performance review, развитие и удержание специалистов, формирование среды для обмена знаниями и распространения инженерных практик;
• 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 работы в роли Data Scientist, эксплуатация real-time ML-систем на масштабе миллионов пользователей при строгих требованиях к latency и availability.

• Офис рядом с метро «Кутузовская»;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Дисконт по ипотечному кредиту в размере 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.