Приглашаем начинающих исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии.
Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A*. Приглашаем присоединиться к исследованиям и прикладным проектам в области рекомендательных технологий, DL-моделей для последовательных данных и подходов на стыке LLM и RecSys.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Наши задачи:
- развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay https://github.com/sb-ai-lab/RePlay
- разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем
- разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий
- проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных
- пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях.
Мы ожидаем:
- что вы сейчас студент последних курсов бакалавриата или студент магистратуры или аспирантуры технического ВУЗа
- что вы обучаетесь на очном отделении
- умение писать код на python и знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning)
- знание математики, классического ML и основ глубокого обучения
- знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки
- умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи
- желание экспериментировать и реализовывать новые алгоритмы.
Будет плюсом:
- опыт работы в RecSys или в смежной области (Information Retrieval, NLP)
- опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах
- опыт написания научных статей, наличие публикаций
- наличие пет-проектов
- умение работать с git, писать читаемый и хорошо структурированный код
- понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов.
Условия:
- оплачиваемая стажировка
- длительность стажировки: 3 мес., 40 часов в неделю с 9:00 до 18:00
- гибридный формат работы с посещением офиса не менее 3х дней в неделю
- комфортный современный офис по адресу: г. Москва, Кутузовский пр.32.
