Data Scientist в области рекомендательных систем (AmazMe)

Дорогой кандидат, 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 и предлагать 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. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам! Мы ищем **Data Scientist / Middle Data Scientist в R&D направлении** для работы над следующими задачами: * Построение и улучшение рекомендательных моделей для решения задач персонализации. * Разработка и тестирование новых сценариев персонализации, проведение ML-экспериментов и оценка их качества.* 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.* 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; * 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 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. **Стек технологий:** Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.* Гибридный/офисный формат работы (опционально); * Годовой бонус и ежегодный пересмотр; * Расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи; * Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях; * Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.