Data Engineer (Рекомендательная система)

Регион: Москва МО

Дополнительная информация по адресу: г Москва

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. Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированный и релевантный контент на всем клиентском пути в экосистеме Сбер. Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка, фильмы, онлайн торговля, медицина, логистика и многих других, которые присутствуют в быстро растущей экосистеме. Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам! Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке. Задачи: разработка продакшен-пайплайнов обработки данных продуктизация прототипов команды Data Science рerformance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой. Стек технологий: для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, Redis, PostgreSQL, AirFLow, MLFlow и др. для организации работы: Jira, Confluence, Git Требования: мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем экспертное знание Python уверенное знание Spark (и желательно Pandas) опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.) хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL Условия: офисный формат работы/гибридный(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 (не применимо для сопровождения) Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний

Специальность: Data Engineer (Рекомендательная система)

Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь

Режим работы:

Характер работы: Режим гибкого рабочего времени

Источник информации: Вакансия интернет ресурса

Образование: Не указано

Дата: 2025-04-25