AI Researcher (Рекомендательные системы)

Приглашаем исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии. Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A\*. Приглашаем присоединиться к исследованиям и прикладным проектам в области рекомендательных технологий, DL-моделей для последовательных данных и подходов на стыке LLM и RecSys. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!### Наши задачи: * развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay [https://github.com/sb-ai-lab/RePlay](https://github.com/sb-ai-lab/RePlay) * разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем * разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий * проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных * пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях.### Мы ожидаем: * опыт работы от 2 лет в области, связанной с RecSys / DL / NLP * умение писать читаемый и хорошо структурированный код на python * умение работать с git * знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, polars, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning, transformers) * навыки организации и воспроизводимого проведения ML-экспериментов (Hydra, Сlearml, Mlflow, W&B, Neptune) * опыт разработки и обучения моделей с помощью pytorch * знание математики, глубокое понимание классического ML и современных методов DL, широкий кругозор в ML в целом * понимание современных Transformer-based архитектур для работы с последовательностями * знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки * умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи. Будет плюсом: * опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах * опыт написания научных статей, наличие публикаций * понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов.### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.