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
- 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 работы с Kubernetes
- опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами)
- опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере
- опыт или образование в области финансов, банкинга
- опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки
- опыт оптимизации пайплайнов препроцессинга данных под highload.
Стек технологий:
Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, FastAPI, S3, PyTorch, MLFlow, Jira, Confluence, Git.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, 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.