Мы приглашаем опытных исследователей в области машинного обучения в Лабораторию искусственного интеллекта, особое подразделение Сбера, нацеленное на долгосрочные наукоемкие AI проекты.
Лаборатория ИИ работает на стыке бизнеса и науки. Мы создаем наукоемкие технологии и универсальные алгоритмы, имеющие широкий спектр применения в различных продуктах не только банка, но и его дочерних компаний, а в ряде случаев и вне экосистемы. В Лаборатории активно разрабатываются фреймворки для машинного обучения, значительная часть которых доступна в Open Source. Наша работа над перспективными направлениями исследований оказывает большое влияние на стратегию развития бизнеса и технологий в Сбере.
В Лаборатории работают мастера и грандмастера Kaggle, кандидаты наук, преподаватели ведущих вузов и ученые мирового уровня. Мы публикуем научные статьи на ключевых мировых конференциях уровня A/A* (NeurIPS, ICML, KDD, RecSys). Помогаем бизнесу внедрять новые технологии и вместе с ним двигаем науку вперед.
Наша команда специализируется на рекомендательных системах.
Обязанности
Решаем следующие задачи:
- Развиваем свою Open Source RecSys библиотеку для рекомендательных систем RePlay
- Исследуем и применяем SOTA-подходы для задач экосистемы Сбера
- Разрабатываем и улучшаем алгоритмы для рекомендательных систем
- Проводим исследования в области sequential recommendations и RL-based рекомендательных систем
- Пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях
- Если у вас есть экспертиза в какой-то конкретной области рекомендательных систем или в областях связанных с RecSys, мы готовы обсудить развитие этого направления в Лаборатории.
Требования
- высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики, алгоритмов, ML и DL
- знание ключевых рекомендательных алгоритмов и подходов
- опыт работы в RecSys или в смежной области (NLP, Information Retrieval, Sequential ML)
- умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи
- умение и желание изобретать алгоритмы, основанные на новых идеях
- умение писать на python и знание стандартных библиотек (pandas, numpy, sklearn, pytorch, pyspark)
- опыт работы с фреймворками для больших данных будет плюсом (Spark, Hadoop, Scala)
- Приветствуется:
- опыт написания научных статей, наличие публикаций на ведущих конференциях и журналах;
- степень кандидата наук или ее эквивалент;
- глубокое знание математики и умение получать новые результаты;
- опыт работы или учебы в зарубежных университетах или исследовательских лабораториях;
- опыт успешного участия в конкурсах, таких как Kaggle.
Условия
- уникальные масштабные проекты, участие в международных конференциях;
- возможность заниматься наукой;
- гибкий график, смешанный режим работы;
- конкурентный уровень компенсации, годовые премии по итогу ревью;
- корпоративное обучение, льготные условия кредитования;
- социальный пакет: ДМС с первого дня, спортзал (фитнес, йога, кроссфит), специальные условия ДМС для ближайших родственников сотрудника;
- комфортный офис Sbergile Home с openspace, лаунж зонами, кафе, рестораном и оборудованными кухнями.
