Data Scientist в области рекомендательных систем

Дорогой кандидат, мы - динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем.

Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме Сбер. Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!

Одна из самых сложных и интересных задач это найти скрытые закономерности в многообразии входных данных, преобразовать их к виду и форме, который обеспечит максимально точную и быструю работу алгоритма или их ансамблей, подобрать правильные гипер-параметры работы аналитики с целью получить лучшие по качеству рекомендации.

Мы ищем математиков и специалистов в области анализа данных, которые будут участвовать в качественном улучшении существующих и создании новых алгоритмов классического и глубокого обучения, формировать подходы к предварительной обработке входных данных, создавать и тестировать рабочие прототипы, выдвигать и проверять гипотезы по улучшению качества работы рекомендаций. У тебя будет возможность исследовать современные статьи по рекомендациям, общаться с академическими институтами, участвовать в конференциях, в международных соревнованиях по рекомендациям и .. переводить магию формул в работающий код платформы.

Что для нас важно:

• Практический опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация;
• Знание математики (линейная алгебра, мат. статистика, методы оптимизации);
• Опыт работы с Python библиотеками для DL (PyTorch / TensorFlow), ML (Scikit-learn / XGBoost / CatBoost) и анализа данных (Pandas / NumPy / SciPy).

Будет плюсом:

• Участие в Kaggle;
• Опыт в области рекомендательных систем;
• Опыт работы с Big Data;
• Опыт работы со Spark и Scala.

• Официальное трудоустройство согласно ТК РФ;
• Можно работать в Москве / Нижнем Новгороде 
• Белая заработная плата (оклад + годовая премия);
• Страхование (от несчастных случаев, ДМС);
• Оздоровительные программы для детей сотрудников;
• Возможность обучения за счет компании;
• Выплаты материальной помощи в особых/чрезвычайных случаях;
• Дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм);
• Льготное кредитование;