MLE (ML-инженер)

Открыт набор на вакансию mle (ml-инженер) в г. Москва.Сбербанк продолжает развитие платформы больших данных. Мы ищем как молодых выпускников, так и опытных специалистов, интересующихся наукой о данных. Преимущество отдаем кандидатам, окончившим лучшие технические и экономические вузы. ВШЭ, АНХ, МГТУ им Баумана, МГУ, ФизТех, НГУ, и пр. Предпочтения отдаём кандидатам, в специализации которых присутствуют слова "компьютерные науки". Команда Sber Ai Lab совместно с командой Гео и графы кластера AI360 корпоративного блока Сбербанка ведет проект по созданию мультимодальной модели эмбеддингов. Команда Гео и графы развивает несколько направлений: витрины данных о связанности ЮЛ, клиентские данные ЮЛ, транзакционные витрины данных, графы связей ЮЛ, геовитрины по данным ЮЛ. Все витрины используются для построения моделей в различных бизнес-блоках Банка. Sber Ai Lab занимается как научной деятельностью, так и разработкой наукоемких технологий в области финансов, экономики, рекомендательных систем и т.д. В частности, в лаборатории активно разрабатываются фреймворки для машинного обучения, значительная часть которых доступна в open source. На текущий момент в Лаборатории существуют направления: инструментов машинного обучения, AI в медицине, прикладного машинного обучения, технологий глубинного обучения, на которые мы ищем специалистов Data Engineers уровня Middle и Senior. Наша команда состоит из специалистов с опытом в известных IT-компаниях, мастеров Kaggle, ученых с публикацими на ведущих конференциях NIPS, ICML, KDD, RecSys Обязанности Разработка и проектирование потоков данных, алгоритмов загрузки и обработки данных Подготовка датасетов из больших массивов сырых данных, первичный анализ данных Выявление артефактов в данных Инженерная часть разработки наукоемких технологий в части инжиниринга данных Взаимодействие с прикладными командами банка по внедрению технологий, разработанных лабораторией, а также мультимодальных моделей в процессы банка Организация инфраструктуры хранения данных для исследований Участие в сложных интеграционных проектах по развитию гибридного DWH Сбербанка (Hadoop, GreenPlum) Участие во внедрении моделей на основе алгоритмов machine learning Требования Высшее техническое образование Наличие практического опыта работы с Apache Spark обязательно Хорошее знание Python (в том числе опыт работы с фреймворками Python по подготовке данных (Pandas, NumPy, SciPy, PySpark) Опыт разработки от 1 года Высокая техническая грамотность (алгоритмический базис) Понимание слов machine learning и deep learning Знание SQL Умение анализировать научную литературу, разбираться в незнакомой теме Желание заниматься инженерной и инфраструктурной стороной проблемы Scripting (bash/powershell) обязателен, поднимать и настраивать сервера в облачных средах часто приходится самостоятельно Опыт разработки под Linux среды (Ubuntu, RedHat) Знание систем контроля версий, опыт коллективной разработки. У нас Git (BitBucket внутри сети банка и GitHub/GitLab в остальных случаях) Фундаментальные знания принципов построения распределенных систем хранения и обработки данных Навыки программирования на Scala/Java или C++ Опыт работы с реляционными СУБД (Oracle, MS/SQL), навыки оптимизации запросов Опыт работы с МРР GreenPlum Опыт работы с системами версионирования данных типа DVC Опыт работы с ETL-инструментами Знания предметной области Банки и финансы Условия Гибрид (значительная часть работы связана с подготовкой ПО для инфраструктуры банка) Высококвалифицированный коллектив Конкурентный уровень заработной платы, а также годовые премии по результатам работы Участие в создании и развитии OpenSource продуктов,а также возможность совмещать работу с соревнованиями Kaggle и написанием научных статей ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия Сниженные ставки по кредитованию, программы лояльности для сотрудников Возможность профильного обучения (обучение, сертификация, конференции) Интересны