Senior Researcher группы по RecSys

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. 

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.

Мы ожидаем:

• 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.

• 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.