Data Scientist (junior)
Описание
Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам! Сейчас в команду мы ищем Junior Data Scientist / ML Engineer! Стек технологий: Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение совместно с опытными коллегами анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark при поддержке команды изучение и применение актуальных методик в области Data Science, Deep Learning и RecSys взаимодействие с командой разработки и аналитики, участие в генерации гипотез и обсуждении решений, презентация результатов своей работы. Требования вы учитесь на старших курсах или недавно завершили обучение по математическому или IT-направлению искренний интерес к машинному обучению и рекомендательным системам, любознательность и готовность быстро учиться. Нам важны инициатива, вопросы по существу и желание доводить задачи до результата практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или pet-проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества уверенное знание Python и знакомство с основными библиотеками для анализа данных и ML (NumPy, pandas, scikit-learn; PyTorch будет преимуществом) способность самостоятельно разбираться в новых темах, читать технические материалы на английском, задавать вопросы и работать в команде. Будет плюсом: учебный, исследовательский или pet-проект в области рекомендаций знакомство с ranking-задачами, feature engineering, 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 и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации опыт командной разработки, участия в open-source или понимание принципов code review и тестирования. Условия гибридный/офисный формат работы (опционально). Офис расположен по адресу Нижний Новгород, Октябрьская, 35 лит. А 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.