ML-инженер (RecSys AmazMe) (в архиве)

27 Июня

Партнерские Вакансии

Компания "Сбербанк"

Наша команда занимается разработкой передовых решений в области машинного обучения для всех отраслей — от банков и маркетплейсов до стриминга и доставки продуктов.

Мы создаем надежные библиотеки ML-алгоритмов (собственная библиотека для RecSys - RePlay https://github.com/sb-ai-lab/RePlay)) и лучшие инженерные практики, обеспечивающие надежность, скорость и простоту разработки промышленного уровня рекомендательных систем.

Наши продукты работают на ведущих платформах партнеров Сбера, включая Okko, Звук, Мегамаркет, Самокат, 2ГИС и пр.

Постоянная работа над новыми проектами и взаимодействие с профильными DS-командами позволяют нам непрерывно развиваться и накапливать уникальную экспертизу.

Задачи:

• разработка библиотек высокопроизводительных ML-решений, включая предобработку данных, классические модели машинного обучения, современные архитектуры на основе трансформеров и больших языковых моделей в рекомендациях
• проектирование масштабируемых пайплайнов обработки данных и экспериментов с использованием Apache Airflow
• оптимизация производительности и ускорения процессов подготовки данных, тренировки моделей и сервисов рекомендаций
• интеграция ML-моделей в производственную среду, настройка мониторинга и деплоймент ML-сервисов.

Для нас важно:

• владение языком программирования Python версии 3.10 и выше
• понимание инструментов обработки данных: pandas, polars, Spark
• опыт использования PyTorch для реализации глубоких архитектур
• опыт взаимодействия с CI/CD инструментами.

Будет плюсом:

• практическое знание многопоточности и многопроцессорности, умение проводить эффективные оптимизации кода
• понимание принципов ООП, паттернов SOLID и алгоритмической сложности
• опыт построения пайплайнов в Airflow
• способность создавать микросервисы с использованием FastAPI и других веб-фреймворков
• владение технологиями хранения и индексации векторов: MongoDB, Redis
• осведомленность о принципах оркестрации контейнеров в Kubernetes и практика работы с ним
• опыт работы с инструментами управления жизненным циклом ML-проектов: MLFlow, Seldon.

Мы предлагаем:

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
• возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций
• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
• комфортный офис: г. Нижний Новгород, ул. Октябрьская 35
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.