Стажер (Рекомендательные Системы Центра Практического ИИ)

Описание

Мы приглашаем начинающих исследователей и разработчиков в области машинного обучения в команду Рекомендательных Систем Центра Практического ИИ Сбера. Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы к для рекомендательных задач Банка и компаний-партнеров. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A\*. Мы помогаем бизнесу внедрять новые технологии и вместе с ним двигаем науку вперед. Мы ищем ML-разработчика для участия в прикладных проектах и исследованиях в области рекомендательных технологий, развития рекомендательных SOTA-моделей на последовательностях, LLM+RecSys подходов и разработке LLM-агентов.

Обязанности

### Наши задачи * развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay [https://github.com/sb-ai-lab/RePlay](https://github.com/sb-ai-lab/RePlay) * разрабатываем и улучшаем алгоритмы для рекомендательных систем * предлагаем, реализуем и применяем SOTA-подходы для задач Сбера и компаний партнеров * проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation моделей и рекомендательных LLM-агентов * пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях

Требования

### Мы ожидаем * умение писать на python и знание стандартных библиотек (pandas, numpy, pytorch, pytorch lightning) * умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи * желание экспериментировать и реализовывать алгоритмы, основанные на новых идеях * уверенные знания математики, алгоритмов, ML и DL * знание ключевых рекомендательных алгоритмов и подходов * понимание принципов работы LLM, LLM-агентов, RAG Будет плюсом: * опыт работы в RecSys или в смежной области (NLP, Information Retrieval, Sequential ML) * опыт успешного участия в соревнованиях и хакатонах по ML/RecSys * умение работать с git, писать легкочитаемый и хорошо структурированный код * опыт написания научных статей, наличие публикаций на ведущих конференциях и в журналах * знание pyspark, polars

Условия

* оплачиваемая стажировка * длительность стажировки 3 месяца (40 часов в неделю) * комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы (возможно обсудить гибрид).