СберAI Researcher (Рекомендательные системы)
гибрид, Москва
Команда Рекомендательных систем Центра практического ИИ разрабатывает и внедряет SOTA‑алгоритмы и DL‑модели для персонализации продуктов банка и партнёров, поддерживает open‑source фреймворки и публикует результаты исследований для повышения качества рекомендаций
ГрейдJunior/Middle
Опытот 2 лет
Стек
PythonPyTorchTransformersMLflownumpypandaspolarsscikit-learnpytorch-lightningHydraClearMLW&BNeptuneRePlayGit
Задачи
- •Разработка и улучшение алгоритмов рекомендательных систем
- •Разработка и обучение трансформерных моделей для последовательных данных
- •Развитие и поддержка open-source фреймворка RePlay
- •Проведение и воспроизводимое проведение ML‑исследований и экспериментов
- •Публикация результатов и выступления на профильных конференциях
- •Взаимодействие с бизнес‑командами для внедрения рекомендаций
Обязательно
- •опыт работы от 2 лет в RecSys/DL/NLP
- •навыки написания читаемого кода на Python
- •опыт разработки и обучения моделей на PyTorch
- •знание Transformer‑based архитектур и методов для последовательных данных
- •знание рекомендательных методов и методов их оценки
- •умение организовать воспроизводимые ML‑эксперименты (Hydra, ClearML, MLflow, W&B, Neptune)
- •умение работать с git и знание базовых ML‑библиотек (numpy, pandas, scikit-learn, polars)
Будет плюсом
- •опыт участия в ML‑соревнованиях и хакатонах
- •опыт публикаций и участия в научных конференциях
- •понимание принципов работы современных LLM и LLM‑агентов
