Участие в пилотах по апробации технологии совместно с заказчиками (заказчики лаборатории DS бизнес-блоков)
Быстрая апробация новых DS подходов и методов, в том числе в нетиповых и критичных для банка задачах
Написание статей на международные конференции при получении значимых результатов
Популяризация библиотеки - участие в соревнованиях, хакатонах, написание публичных кернелов, проводение обучений
Требования:
Глубокие знания в области DS, опыт решения сложных практических задач с использованием машинного обучения.
Хорошее знание Python (в том числе опыт работ с Python ML+DL frameworks (NumPy, SciPy, Pandas, Torch, Tensorflow)), опыт разработки от 3 лет
Широкая специальная эрудиция в ML методах и желание совершенствоваться в этой области (требуется минимальный бэкграунд минимум в 3 из перечисленных направлений: табличные данные, технологии NLP, методы RecSys, CV, графовые и нейрографовые методы, обработка последовательностей, временные ряды)
Крайне желательно - успешный опыт в соревнованиях (к примеру Kaggle Master, или успехи на других платформах)
Опыт работы в Linux средах (у нас Ubuntu и RedHat) обязателен
Минимальный алгоритмический бэкграунд
Прочие:
Желателен опыт продуктовой разработки в технологической компании (в идеале – продуктов, основанных на технологиях машинного обучения/компьютерного зрения/NLP) или опыт системного программирования
Интерес к новым технологиям (планируется реализация библиотеки в многомашинных кластерах, расширенная поддержка GPU-вычислений, адаптация решения к облачным средам)
Желателен опыт в DevOps ML (создание сервисов на основе ML моделей, в том числе работа с контейнерами, оркестраторами и т.п.)
Коммиты в крупные opensource проекты, либо свои pet проекты как плюс
Условия:
Профессиональный коллектив (в группе разработки AutoML работают грандмастера и мастера Kaggle)
Интересные задачи на переднем краю науки, активная работа с новыми технологиями
Возможность совмещать работу с соревнованиями на Kaggle и написанием научных статей
Участие в международных научных конференциях
Стабильная работа в крупной компании (соцпакет, годовой бонус)
Интересные факты о Лаборатории:
год создания 2017;
45+ человек - численность сотрудников;
30% сотрудников имеют стаж более 2,5 лет в компании;
Глава Лаборатории – Леонид Жуков;
7 Ph.D/ канд наук, 4 Профессора/ преподавателя ВШЭ, МФТИ, NYU;
5 Kaggle Masters, 1 Kaggle Grandmaster;
3+ достижения, имеющих первостепенную значимость для Сбера
Ваш профиль заполнен на 100%. Необходимое заполнение профиля для отклика на вакансию составляет 50% - в этом случае Ваше резюме сможет привлечь больше внимания работодателя.