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
- 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
- опыт работы в роли Data Engineer от 3-х лет
- 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
- гибридный и 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
- льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров компании и сервисов группы компаний.
