Data Scientist (junior)

Сбер·Нижний Новгород·21 июля

Data Scientist (junior)

до 100 000 ₽

≈ до 1,2 тыс. $

ОфисБез опытаПолная занятостьКорпорация

до 100 000 ₽≈ до 1,2 тыс. $

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться

Вилку работодатель назвал прямо в объявлении. Смущает только, что вакансия висит давно.

3 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Вилка указана в объявлении. Сравнить с рынком пока не с чем.

Кроме оклада: премия, опцион и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Не сказано, это сумма на руки или до вычета НДФЛ: разница от 13%.

Вилка есть

Живость

Открыта уже 97 дней. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.

Висит дольше 90% вакансий того же грейда

Открыта давно

Описание

Обязанности: 4, требования: 14. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС и компенсация спорта

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonSparkPyTorchAirflowKubernetesRedisKafkaFastAPI

ПлюсомNumPyPandasscikit-learnSQLGitLinux

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней Сбер обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение совместно с опытными коллегами

Анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark при поддержке команды

Изучение и применение актуальных методик в области Data Science, Deep Learning и RecSys

Взаимодействие с командой разработки и аналитики, участие в генерации гипотез и обсуждении решений, презентация результатов своей работы

Наши требования

Вы учитесь на старших курсах или недавно завершили обучение по математическому или IT-направлению

Искренний интерес к машинному обучению и рекомендательным системам, любознательность и готовность быстро учиться. Нам важны инициатива, вопросы по существу и желание доводить задачи до результата

Практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или pet-проектах: подготовка данных, обучение моделей и оценка качества

Уверенное знание Python и знакомство с основными библиотеками для анализа данных и ML (NumPy, pandas, scikit-learn; PyTorch будет преимуществом)

Способность самостоятельно разбираться в новых темах, читать технические материалы на английском, задавать вопросы и работать в команде

Учебный, исследовательский или pet-проект в области рекомендаций

Знакомство с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами

Знакомство с PySpark, SQL, Git, Linux или инструментами построения ML-пайплайнов

Участие в профильных курсах, хакатонах, соревнованиях или стажировках по ML / RecSys

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 создания и использования AI-агентов

Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Опыт командной разработки, участия в open-source или понимание принципов code review и тестирования

Мы предлагаем

Гибридный/офисный формат работы (опционально). Офис расположен по адресу Нижний Новгород, Октябрьская, 35 лит. А

Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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

Дополнительно

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!

Сейчас в команду мы ищем Junior Data Scientist / ML Engineer!

Стек технологий

Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!