Team Lead Data Scientist в области рекомендательных систем (AmazMe)

Москва
Постоянная работа
Полная занятость

2 мес. назад

Дорогой кандидат, мы - команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать и превышать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия.Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Если вам близка идея участия в создании инновационной рекомендательной системы, которая меняет жизнь миллионов людей, присоединяйтесь к нам!Сейчас мы ищем Team Lead'а для DS-команды, работающей над направлением рекомендательных систем в области финансов и банкинга (Сбербанк).Задачи:

управление командой DS разработки (12+ DS и ML инженеров), распределение задач, мониторинг выполнения проектов и обеспечение высокого уровня качества
разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов для персональных рекомендаций, включающих R&D и продуктизацию. В том числе разработка мультиагентных систем на базе LLM
стратегическое планирование и управление бэклогом разработки, внедрение инновационных методов и подходов
развитие компетенции сотрудников, совместно составлять и вести индивидуальные планы развития, мотивация команды
плотное взаимодействие с бизнес-подразделениями для глубокого понимания потребностей клиентов и адаптации моделей под их требования
постоянное исследование и применение новейших методик в области рекомендательных систем, включая оптимизации под highload-нагрузки Сбера.

Требования:

опыт успешного управления командой разработки от 5 лет.
навыки лидерства и мотивации команды
опыт разработки End-2-End ML решений: от генерации идей до внедрения в прод
проактивный визионер, который постоянно хочет улучшать свой продукт.
экспертные знания алгоритмов машинного обучения (наиболее интересны алгоритмы продуктовых рекомендаций).

Будет плюсом:

опыт реализации production DS проектов в области рекомендаций
опыт или образование в области финансов, банкинга
опыт работы с LLM-технологиями, построение мультиагентных систем на их базе
опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением

Стек технологий:

Python, PySpark, PyTorch, собственная библиотека для RecSys -

, GigaChat, AirFLow, MLFlow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.условия

много интересных задач, которые влияют на сотни тысяч людей и позволяют вырасти профессионально
можно работать в офисе, или в смешанном графике
конференции и обучение на корпоративных или вендорских курсах за наш счёт
отличная ДМС, включая несчастные случаи и тяжелые заболевания
возможность сменить команду или проект при желании
материальная помощь и социальная поддержка
корпоративная пенсионная программа

Хабр Карьера

Откликнуться