← К каталогу
СБ

СБЕР

Data Scientist (AmazMe)

ОфисУровень не указанНижний Новгород, Россия2 дн. назад
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

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 в 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!

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

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…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU