ML Engineer

Location: Москва 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, предлагая 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. Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Ищем Machine Learning Engineer в команду для вывода в ПРОМ рекомендательных моделей Банка. Мы работаем с огромным количеством данных, и высоконагруженными сервисами, что делает нашу работу не только важной, но и технически интересной. Также от нас напрямую зависит развитие самого продукта рекомендательной платформы в Банке, так как именно мы определяем ключевые точки ее роста. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам! Обязанности * разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов * разработка продакшен-пайплайнов обработки данных * работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях * писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере * performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой * менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой. Требования * математический бэкграунд * хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas) * опыт написания качественного production кода * опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику * опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.) * хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL * 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. **Будет плюсом:** * опыт работы с Kubernetes * опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами) * опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере * опыт или образование в области финансов, банкинга * опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки * опыт оптимизации пайплайнов препроцессинга данных под highload. **Стек технологий:** Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, FastAPI, S3, PyTorch, MLFlow, Jira, Confluence, Git. 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 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.