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.
Ждем именно тебя!
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 Сбере. 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. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!
**Мы - Команда "**Рекомендательных систем" — Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других.
Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей.
Задачи команды — Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций.
Обязанности
- анализ больших объемов данных при помощи pyspark, jupyter
- построение автоматизированной отчетности с использованием Superset BI
- настройка пайплайнов обработки данных для аналитики при помощи python и airflow
- построение выводов и рекомендаций на базе проделанной аналитики
- построение ad-hoc расчетов
- проведение и анализ A/B тестов
- формирование методологии расчета метрик
- фктивное взаимодействие с заказчиками и командой.
Стек технологий:
- для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, PyTorch, RecBole, Scikit-learn, AirFLow, MLFlow и др.
- для организации работы: Jira, Confluence, Git.
Требования
- опыт работы в роли Data Analyst от 4-х лет и больше
- уверенное владение Python, SQL (написание и оптимизация скриптов)
- аналитический склад ума, умение строить выводы из данных
- знание теории вероятностей и статистики, базовых алгоритмов
- умение работать в сжатые сроки и режиме многозадачности
- проактивность, автономность.
Условия
- офисный формат работы
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- 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
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
