Стажер MLOps-инженера

Мы ищем начинающего MLOps-инженера в команду СберБизнеса с фокусом на задачи по созданию и решений на базе больших данных, а также автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения, начиная с подготовки данных и заканчивая мониторингом на проме. Мы предлагаем интересные челленджи, которые позволят вам быстро развиваться, а нам вместе с вами – максимизировать доход банка.

**Чем занимаемся**

* Разрабатываем промышленные рекомендательные системы для продуктов банка и экосистемы, интегрируем их в сквозные бизнес-процессы.
* Строим модели ранжирования предложений для b2b-клиентов с учетом жестких контактных политик.
* Персонализируем контент: используем NLP и генеративные модели(LLM) для адаптации продуктовых и развлекательных подборок.

* готовить features для ML - проектировать и поддерживать пайплайны сборки фичей для обучения моделей и работы в реальном времени
* заниматься опромышливанием кодовой базы моделей
* оптимизировать расчеты больших данных, рефакторить тяжелые SQL/PySpark запросы
* проектировать пайплайны для мониторинга работы моделей машинного обучения
* создавать инструменты для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных
* рефакторить текущие процессы, предлагать лучшие практики работы с данными
* навыки работы с генеративными AI-моделями

* уверенное знание Python: алгоритмы, структуры данных, классический d-people стек (numpy, pandas, etc)
* хорошее знание SQL: аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов
* понимание работы базовых алгоритмов машинного обучения
* базовые знания Big Data: теоретическое понимание принципов работы Hadoop и Spark, практический опыт PySpark будет преимуществом

* ежегодный пересмотр зарплаты, 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
* ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
* прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

#####