AI Researcher (Рекомендательные системы)

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!

• развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay [https://github.com/sb-ai-lab/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.

Будет плюсом:

• 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.

• опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах

• опыт написания научных статей, наличие публикаций

• понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов.

• 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.