ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме Сбер.
Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!
Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке.
Задачи:
- разработка продакшен-пайплайнов обработки данных
- продуктизация прототипов команды Data Science
- рerformance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой.
Стек технологий:
- для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, Redis, PostgreSQL, AirFLow, MLFlow и др.
- для организации работы: Jira, Confluence, Git
Требования:
- мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем
- экспертное знание Python
- уверенное знание Spark (и желательно Pandas)
- опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику
- опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)
- хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL
Условия:
- офисный формат работы/гибридный(опционально)
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
- корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
- офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
- 90 дней удаленной работы из любого региона (не применимо для сопровождения)
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний