Вакансия “Data Scientist (Рекомендательная система)“

Описание вакансии:
|
|
Рабочее место: |
•
Стационарное рабочее место
|
Тип занятости: |
•
Постоянная работа
|
График работы: |
•
полный день
|
Опыт работы: | • Более 3-х лет |
Требования: |
•
Python
•
Numpy
•
Pandas
•
Математическая статистика
•
Scikit-learn
|
Дополнительно: |
•
Дорогой кандидат, мы - динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем. Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме Сбер. Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке. Мы ищем: Middle/Senior Data Scientist в команду единой рекомендательной платформы для компаний экосистемы Сбер. Что предстоит делать: Разработка ML пайплайнов для формирования персональных рекомендаций и их продуктизация; Исследование современных подходов к рекомендациям; Постановка и реализация гипотез по улучшению бизнес метрик; Оптимизация существующих пайплайнов. Стек технологий: Для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFLow, MLFlow и др. Для организации работы: Jira, Confluence, Git. Что для нас важно: Мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем; Практический опыт полного цикла решения ML задач: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и т.д.; Экспертные знания алгоритмов машинного обучения (наиболее интересны алгоритмы продуктовых рекомендаций); Хорошее знание Python и ключевых DS-фреймворков; Опыт написания качественного production кода. Будет плюсом: Опыт реализации production DS проектов в области продуктовых рекомендаций (для senior – обязательно); Опыт работы с Spark, Airflow; Опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки. Мы предлагаем: Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников; Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких; Корпоративное обучение за счет компании; Реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей; Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы; Современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами; Работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения; Отсутствие проблем с вычислительными мощностями (Кристофари); Девбокс с 2 х 2080ti/3090 для прототипирования или область на DGХ2; Сильная и душевная команда. |