Назад
22 часа назад

Data Scientist (junior)

100 000
Формат работы
hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
junior
Английский
b2
Страна
Russia
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Data Scientist (junior) (RecSys): Разработка и улучшение ML-пайплайнов для рекомендательной платформы Сбера с акцентом на подготовку данных, обучение и валидацию моделей. Focus on анализ больших объёмов данных в PySpark, применение методов Deep Learning и RecSys, а также внедрение решений совместно с командами разработки и аналитики.

Локация: Нижний Новгород, Октябрьская, 35 лит. А; гибридный или офисный формат работы.

Зарплата: до 100000 RUR в месяц до вычета налогов.

Компания

Команда развивает масштабируемую рекомендательную платформу для экосистемы Сбера и различных отраслей, включая финансы, e-commerce, развлечения и здравоохранение.

Что делать

  • Разрабатывать и улучшать ML-пайплайны для задач рекомендательных систем: подготавливать данные, обучать и валидировать модели.
  • Анализировать большие объёмы данных с использованием PySpark при поддержке команды.
  • Изучать и применять современные методы Data Science, Deep Learning и RecSys.
  • Взаимодействовать с командами разработки и аналитики, формировать гипотезы и обсуждать решения.
  • Презентовать результаты работы и участвовать во внедрении моделей.

Требования

  • Обучение на старших курсах или недавно завершённое образование по математическому или IT-направлению.
  • Практический опыт решения ML-задач в учебных, исследовательских или pet-проектах.
  • Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных и ML: NumPy, pandas, scikit-learn.
  • Понимание подготовки данных, обучения моделей и оценки качества.
  • Способность читать технические материалы на английском языке, самостоятельно изучать новые темы и работать в команде.

Хорошо, если есть

  • Опыт или проект в области рекомендательных систем, ranking-задач, feature engineering, A/B-тестов или ML-экспериментов.
  • Знакомство с PyTorch, PySpark, SQL, Git, Linux и инструментами построения ML-пайплайнов.
  • Опыт работы с генеративными AI-моделями, AI-агентами, GigaChat или Kandinsky.
  • Участие в ML-курсах, хакатонах, соревнованиях, стажировках или open-source-проектах.
  • Понимание принципов code review и тестирования.

Культура и преимущества

  • Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премии.
  • Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
  • Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
  • Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
  • Корпоративный спортзал, зоны отдыха и подписка Прайм с возможностью совместного использования.
  • Льготный дисконт по ипотечному кредиту и вознаграждение за рекомендации сотрудников.

Процесс найма

  • Первый этап — короткое первичное интервью с AI-рекрутером продолжительностью около 10 минут.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →