ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
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, 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 новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе.
Мы ищем Team Lead Data Scientist для DS-команды, которая развивает рекомендательные системы в e-commerce-продуктах экосистемы — Купер, Самокат и Мегамаркет. Ваша роль будет ключевой в создании персонализации, которая улучшает пользовательский опыт и напрямую влияет на конверсию, GMV, retention и эффективность бизнеса.
Если вам интересно строить рекомендации для миллионов пользователей и развивать сильную DS-команду — присоединяйтесь к нам!
Обязанности
•Управлять DS-командой, отвечающей за развитие рекомендательных систем в e-commerce-направлениях экосистемы Сбер;
•Формировать техническое видение и roadmap развития рекомендательных моделей;
•Разрабатывать и совершенствовать End-to-End ML-пайплайны для персональных рекомендаций: от генерации гипотез и R&D до внедрения моделей в production;
•Определять и улучшать ML- и бизнес-метрики качества рекомендаций;
•Организовывать процесс проверки гипотез: offline-валидация, A/B-тесты, анализ результатов и принятие решений раскатке;
•Обеспечивать качество, надежность и масштабируемость ML-решений в высоконагруженной e-commerce среде;
•Развивать компетенции команды: проводить ревью решений, помогать с индивидуальными планами развития, выстраивать инженерную и исследовательскую культуру.
Требования
•Опыт управления DS/ML-командой от 3 лет;
•Опыт разработки и внедрения End-to-End ML-решений: от идеи и прототипа до production и мониторинга качества;
•Практический опыт в рекомендательных системах, ранжировании, поиске, персонализации или смежных ML-направлениях;
•Опыт работы с большими данными и production ML-пайплайнами;
•Понимание принципов проведения A/B-тестов и оценки бизнес-эффекта ML-моделей;
•Навык работы с продуктовыми и бизнес-командами: умение переводить бизнес-задачи в ML-гипотезы и понятные технические решения;
•Системное мышление, проактивность и желание не только решать поставленные задачи, но и формировать направление развития продукта;
•Сильные лидерские качества: умение мотивировать команду, развивать людей, выстраивать процессы и добиваться результата;
•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 большим плюсом
•Опыт работы в e-commerce, retail, foodtech, marketplace или delivery-продуктах;
•Опыт работы с highload ML-системами и real-time / near-real-time рекомендациями;
•Опыт работы с LLM / Generative AI и понимание того, как их можно применять в рекомендательных сценариях;
•Опыт выстраивания ML-платформенных решений, переиспользуемых компонентов и библиотек для RecSys.
Стек технологий
Python, PySpark, PyTorch, RePlay, GigaChat, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и другие инструменты для разработки, обучения, внедрения и мониторинга ML-моделей.
Условия
•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
•офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
•90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения)
•льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
