ML-инженер (RecSys AmazMe)
вакансия от 16.06.2025Зарплата от 0 руб
Работодатель: СБЕР
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
TVtoken
Дополнительный заработок в свободное время за просмотр обзоров товаров и услуг. Получай деньги на карту! Никаких вложений, кроме 5 минут в день вашего времени!
Должностные обязанности
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.
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.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Адрес места работы
Нижегородская область, г Нижний Новгород, Октябрьская улица 35
Нижегородская область, г Нижний Новгород, Октябрьская улица 35