Data Scientist (Рекомендательные системы)
Grade: Senior
Salary: 300000-400000 RUB
Skills: Spark, Hadoop Ecosystem, MLOps, PyTorch, ALS, LTR, Sequential Recommendations, GNN, Python, Classic ML, Data Scientist & Machine Learning
Company URL:
Description:
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 команда занимается разработкой и развитием Omnichannel model – единой модели рекомендаций продуктов и сервисов экосистемы Сбера, а также ее интеграцией со всеми доступными поверхностями и каналами коммуникаций. Наша задача – создавать персональные предложения полезных для клиентов продуктов в релевантных каналах коммуникаций.
Обязанности
Разработка и внедрение моделей машинного обучения для рекомендательных систем.
R&D SOTA-архитектур и техник: дизайн экспериментов, их реализация и подготовка к опромышливанию.
Анализ пользовательских данных, выявление инсайтов и формирование data-driven рекомендаций для развития сервисов.
Требования
Не менее 3-х лет в области машинного обучения, реализованные и внедренные решения.
Глубокое понимание Classic ML алгоритмов, умение переводить бизнес-задачу в ML постановку.
Отличное владение Python, опыт написания production-ready кода.
Опыт работы с Big Data-стеком (Spark, Hadoop Ecosystem), умение строить и оптимизировать пайплайны обработки больших данных.
Базовые знания и опыт в области MLOps (развёртывание и управление моделями машинного обучения в продакшене).
Будет плюсом
Опыт построения моделей рекомендаций (ALS, LTR, Sequential Recommendations, GNN).
Опыт построения DL моделей (PyTorch).
Опыт в решении задачи Поиска/рекламного аукциона.
Условия
Дружная команда профессионалов, заряженная сделать лучший продукт на рынке.
Задачи на стыке рекомендаций и финансов.
Современный комфортный IT-офис рядом с м. Кутузовская.
Фитнес-залы, тренировки, корпоративные соревнования.
Забота о здоровье: помимо базовых возможностей ДМС, сотрудникам доступны регулярные чекапы, лазерная коррекция зрения за счет компании, а также психотерапия в офисе и онлайн.
Возможность профильного обучения за счет компании.
Льготные условия по ипотеке и кредитам Сбербанка.
17:["$","$L18",null,{"initialState":{"status":"anonymous"},"children":[["$","$L19",null,{}],["$","main",null,{"children":["$","$L1a",null,{"vacancySlug":"34820-data-scientist-rekomendatelnye-sistemy","initialVacancy":{"published_at":"2026-07-15T09:01:19.968290","is_active":true,"position":"Data Scientist (Рекомендательные системы)","language":"ru","type":"web_and_tg","id":34820,"offer_type":"vacancy","cover_letter_required":false,"cover_letter_placeholder":null,"source":"manual","incognito_publication":false,"analytics_id":"kQNorOlj","salary_description":"300 000 — 400 000 ₽/мес до налогов","salary_hidden":false,"salary_display_from":300000,"salary_display_to":400000,"salary_currency":"RUB","salary_taxes":"gross","salary_is_total":false,"salary_by_our_version":false,"salary_hidden_variant":null,"offer_description":"Что делать: Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для рекомендательных систем, исследовать SOTA-архитектуры и техники и проводить эксперименты с подготовкой к промышленному внедрению, анализировать пользовательские данные и формировать рекомендации на основе данных для развития сервисов.\n\nО компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.","skills_objects":[{"name":"Spark","slug":"spark","is_custom":false},{"name":"Hadoop Ecosystem","slug":null,"is_custom":true},{"name":"MLOps","slug":null,"is_custom":true},{"name":"PyTorch","slug":"pytorch","is_custom":false},{"name":"ALS","slug":null,"is_custom":true},{"name":"LTR"
