Data Scientist в области рекомендательных систем
15 сентября 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
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 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!
Обязанности
- 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.
Требования
- 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
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.
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.
