Data Scientist / Middle Data Scientist в области рекомендательных систем (AmazMe)

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! Мы ищем Data Scientist / Middle Data Scientist в R&D направлении для работы над следующими задачами: * Построение и улучшение рекомендательных моделей для решения задач персонализации. * Разработка и тестирование новых сценариев персонализации, проведение ML-экспериментов и оценка их качества.

• Поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов;
• Разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение;
• Анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark.
• Исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys;
• Взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды.

• Опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет;
• Интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности;
• Практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей;
• Хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом;
• Хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода;
• Способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике.
• 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.

• Гибридный/офисный формат работы (опционально);
• Годовой бонус и ежегодный пересмотр;
• Расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи;
• Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях;
• Офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом;
• Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.