Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
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 рекомендательных систем создает масштабируемую платформу, которая предлагает персонализированные рекомендации пользователям экосистемы Сбера. Решения применяются в финансах, e-commerce, индустрии развлечений и здравоохранении.
задачи
Искать подходящие ML-решения для бизнес-задач и проводить офлайн- и онлайн-эксперименты;
Разрабатывать и улучшать ML-пайплайны для задач рекомендательных систем: готовить данные, обучать модели, валидировать и внедрять их;
Анализировать и обрабатывать большие объемы данных с помощью PySpark;
Исследовать и применять актуальные методики в Data Science, Machine Learning и рекомендательных системах;
Взаимодействовать с командами разработки и аналитики;
Генерировать гипотезы;
Участвовать в обсуждении решений;
Представлять результаты своей работы команде.
требования
Опыт работы в Data Science от 1 до 3 лет;
Интерес к рекомендательным системам и готовность постепенно брать на себя больше ответственности;
Практические навыки решения ML-задач: подготовка данных, выбор алгоритмов, настройка гиперпараметров и оценка качества моделей;
Хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных;
Хорошее знание Python и основных DS-фреймворков, включая PyTorch и PySpark;
Понимание принципов написания качественного кода;
Способность самостоятельно разбираться в новых подходах;
Английский для чтения технических материалов;
Будет плюсом опыт применения классических ML- и DL-подходов, опыт реализации DS-проектов в области рекомендаций, опыт работы с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами, опыт вывода ML-решений в production или участия в развитии ML-пайплайнов, опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением и Big Data, участие в профильных курсах, соревнованиях или pet-projects в области ML/RecSys.
условия
Работа в современном офисе 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;
Корпоративная пенсионная программа;
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
