Python developer (Machine Learning Engineer)

Вакансия № 25690294 от компании Сбер. Data Science на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Сбер. Data Science.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Кутузовский проспект, 32к1.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 25690294 добавлено в базу данных: Вторник, 11 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 25690294:

Прочитано соискателями - 25 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Сбер. Data Science":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

В Сбере каждый год растёт количество моделей, используемых в процессах банка. При этом каждую из этих моделей мало разработать, нужно её ещё провалидировать, внедрить и поставить на регулярный мониторинг. Чтобы эффективно решать эти задачи, в Сбере появилась платформа полного цикла для работы с данными и моделями - SberDS. Она позволяет эффективней решать задачи подготовки данных и машинного обучения, ускоряет процесс проверки гипотез, упрощает процесс разработки и валидации моделей, а также контролирует результат работы модели в проде.

В команду SberDS.R&D мы ищем талантливого ML-инженера который будет:

Определять перечень доработок платформы и участвовать в их реализации;
Исследовать возможности решения задач заказчиков на SberDS;
Расширять возможности платформы в областях DS-вычислений и глубокого обучения.

Для этого потребуется:

Хорошее знание Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП);
Понимание принципов построения моделей машинного обучения;
Знание SQL;
Опыт работы с docker;
Умение работать с git;
Системное мышление, желание разбираться в предметной области, в бизнес-процессах;
Техническое высшее образование.

Будет плюсом если есть опыт работы с:

Spark (pyspark) и в целом с экосистемой Hadoop;
Библиотеками deep learning (PyTorch, Tensorflow, и т. д.)
Linux-системами
Flask/Django

Мы предлагаем:

Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
Бесплатная подписка СберПрайм+;
Скидки на продукты компаний-партнеров;
ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
Корпоративная пенсионная программа;
Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.