ML-инженер (RecSys AmazMe)

Описание

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)](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.

Обязанности

### 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.

Требования

### 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.

Условия

### 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.