Приглашаем исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии.
Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A*. Приглашаем присоединиться к исследованиям и прикладным проектам в области рекомендательных технологий, DL-моделей для последовательных данных и подходов на стыке LLM и RecSys.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Наши задачи:
- развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay https://github.com/sb-ai-lab/RePlay
- разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем
- разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий
- проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных
- пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях.
Мы ожидаем:
- опыт работы от 2 лет в области, связанной с RecSys / DL / NLP
- умение писать читаемый и хорошо структурированный код на python
- умение работать с git
- знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, polars, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning, transformers)
- навыки организации и воспроизводимого проведения ML-экспериментов (Hydra, Сlearml, Mlflow, W&B, Neptune)
- опыт разработки и обучения моделей с помощью pytorch
- знание математики, глубокое понимание классического ML и современных методов DL, широкий кругозор в ML в целом
- понимание современных Transformer-based архитектур для работы с последовательностями
- знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки
- умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи.
Будет плюсом:
- опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах
- опыт написания научных статей, наличие публикаций
- понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов.
Мы предлагаем:
- комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
