Data Scientist в области рекомендательных систем

Задачи: — 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. Требования: — 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 Будет плюсом: — 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: — 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.