П

ML Engineer / Python Developer (рекомендательные системы)

ПАО Сбербанк
Москва
🏢 Офис
Junior
Полная занятость
Корпорация
Россия
Fintech
Описание вакансии

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!

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 новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Ищем Machine Learning Engineer в команду для вывода в ПРОМ рекомендательных моделей Банка. Мы работаем с огромным количеством данных, и высоконагруженными сервисами, что делает нашу работу не только важной, но и технически интересной. Также от нас напрямую зависит развитие самого продукта рекомендательной платформы в Банке, так как именно мы определяем ключевые точки ее роста. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам!

Обязанности
разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов
разработка продакшен-пайплайнов обработки данных
работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях
писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере
performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой;
менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой.
Требования
математический бэкграунд
хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas)
опыт написания качественного production кода
опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику
опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)
хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки.
Стек технологий
Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, FastAPI, S3, PyTorch, MLFlow, Jira, Confluence, Git.
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.
Технологии и навыки
AI-помощник
ИсточникСайт компании
Опубликовано6 июл.
Просмотры0
Если при отклике просят перевести деньги, назвать код из SMS, войти через чужой аккаунт или установить непонятное приложение — это признаки мошенничества. Не соглашайся и напиши нам через чат с основателем или форму обратной связи.