AI Researcher (Рекомендательные системы)

Market insights

Stack

Apply

Upload your CV — we will connect you with the employer directly through our pool.

Description

Приглашаем 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 [link] 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: опыт работы от 2 лет в области, связанной с RecSys / DL / NLP умение писать читаемый и хорошо структурированный код на python умение работать с git знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, polars, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning, transformers) навыки организации и воспроизводимого проведения ML-экспериментов (Hydra, Сlearml, Mlflow, W&B, Neptune) опыт разработки и обучения моделей с помощью pytorch знание математики, глубокое понимание классического ML и современных методов DL, широкий кругозор в ML в целом понимание современных Transformer-based архитектур для работы с последовательностями знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи. Будет плюсом опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах опыт написания научных статей, наличие публикаций понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов. Мы предлагаем комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Employer contacts (email/phone/telegram) are hidden from the public preview — send your CV, and we will connect you directly.