Lead ML Engineer (RecSys)

Ждем именно тебя! Мы — команда экспертов, объединённых общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам. Наша главная задача — создание современной масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Мы следим за развитием технологий, экспериментируем с новыми ML-подходами, внедряем их в платформу и доводим до конкретного применения в бизнесе. Мы ищем **Lead ML Engineer**, который будет отвечать за технологическое развитие направления рекомендательных систем и формирование единой инженерной и операционной среды для DS- и MLE-команд. В зоне ответственности — скорость и воспроизводимость проверки DS-гипотез, качество разработки и вывода моделей в production, а также надёжная эксплуатация ML-решений с предсказуемыми качеством и стоимостью.

• **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.

• формировать технологическое видение и roadmap развития ML Engineering и MLOps в направлении рекомендательных систем, определяя ключевые инженерные приоритеты и точки роста

• развивать единый жизненный цикл ML-решений — от формулирования и воспроизводимой проверки DS-гипотез до запуска моделей в production, мониторинга и дальнейшего сопровождения

• создавать инженерные стандарты и практики, которые помогают командам выпускать качественные и надёжные модели: требования к коду и данным, тестированию, версионированию, документированию, релизам

• управлять портфелем технологических инициатив, находя баланс между развитием новых возможностей, повышением надёжности и устранением архитектурных ограничений

• повышать производительность DS/MLE команд за счёт автоматизации, стандартизации, переиспользуемых компонентов и упрощения пути от эксперимента до production

• развивать применение GenAI в процессе создания ML-решений: находить наиболее перспективные сценарии, запускать пилоты и оценивать их влияние на скорость и качество разработки

• повышать масштабируемость, надёжность и экономическую эффективность ML-инфраструктуры

• развивать ML-инженеров и технических лидеров направления.

Python, PySpark, PyTorch, RePlay, GigaChat, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и другие инструменты для разработки, обучения, внедрения и мониторинга ML-моделей.

• опыт технического лидерства в крупном ML-направлении не менее двух лет: умение формировать технологическое видение и roadmap, а также доводить системные изменения до результата

• глубокое понимание полного жизненного цикла ML-решений — от эксперимента и обучения модели до production, мониторинга, масштабирования и дальнейшего сопровождения

• опыт проектирования и развития высоконагруженных ML-систем, включая batch-, streaming- и real-time-сценарии

• опыт взаимодействия с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами, включая согласование приоритетов и защиту потребностей своего направления

• умение принимать решения в условиях конфликтующих приоритетов, объяснять компромиссы и доводить выбранные инициативы до результата

• опыт people management в DS/MLE командах: найм и адаптация сотрудников, постановка целей, регулярная обратная связь, performance review, развитие и удержание специалистов, а также формирование среды для обмена знаниями и распространения сильных инженерных практик

• опыт внедрения GenAI-инструментов в процессы разработки и оценки их влияния на скорость и качество работы команд.

• **Будет большим плюсом:**

• опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием, персонализацией или рекламными технологиями

• практический опыт работы в роли Data Scientist: формулирование и проверка ML-гипотез, оценка качества моделей и участие в A/B-тестах.

• опыт эксплуатации real-time ML-систем на масштабе миллионов пользователей и при строгих требованиях к latency и availability.

• **Стек технологий:**

• гибридный/офисный формат работы (опционально)

• годовой бонус и ежегодный пересмотр

• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи

• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

• офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом

• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения)

• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.