Data Scientist в области рекомендательных систем в ПАО Сбербанк Москва

Data Scientist в команду рекомендательных систем (RecSys) экосистемы Сбер. Занимается поиском ML-решений, разработкой ML-пайплайнов и проведением A/B-экспериментов для персонализации сервисов.

Задачи:

• Поиск подходящих ML-решений для бизнес-задач, проведение оффлайн- и онлайн-экспериментов (A/B)
• 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, обсуждение решений и донесение результатов работы

Требования:

• Опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет
• Интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и 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
• 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

Условия:

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Возможность выбрать удобный график — офис/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
• 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

Навыки:

• Python
• PySpark
• PyTorch
• Airflow
• MLflow
• Kubernetes
• Redis
• Kafka
• S3
• FastAPI
• Machine Learning
• Deep Learning
• RecSys
• A/B-тесты
• Big Data