Ищем к себе в команду

📢 Ищем к себе в команду Позиция: Junior/Middle MLE (с хорошим пониманием DL и фокусом на engineering) Куда: Сбер, B2C, Data Unit, Трайб X Формат работы: полная занятость; офис в Москве, Санкт-Петербурге Вилка гросс: 150-250 джун + годовой бонус (mid 15%, max 30%) от годового оклада 250-430 мидл + годовой бонус (mid 25%, max 50%) от годового оклада Про нас: Наша команда занимается внедрением нейронных сетей в бизнес-процессы банка. Мы строим не только SOTA алгоритмы, но и активно «приземляем» наши исследования, растим бизнес и клиентский опыт, исследуем новые источники данных и подходы к моделированию на них. На данную позицию ищем классного MLE, который поможет унифицировать наши решения. Сейчас в различных командах есть свои большие нейросети (модели на последовательных событиях и табличных данных (transaction/event sequences + tabular) и свои пайплайны для их обучения/инференса, ищем человека, который поможет это собрать в единый модульный репозиторий Что предстоит делать? (в тесном взаимодействии с техлидами команд; роль самостоятельная по ownership) - cпроектировать единые интерфейсы Dataset/Model/Trainer/Evaluator для моделей на последовательных и табличных данных. - cделать единый evaluation harness: одинаковые сплиты, метрики, протоколы, сравнимые условия обучения/инференса. - обеспечить воспроизводимость экспериментов (фиксирование конфигов, версий датасетов, сидов, артефактов). - организовать лидерборд результатов бенчмарков (хранение, обновление, сравнение по датасетам/метрикам/сценариям) - написать документацию уровня ‘как пользоваться’ + ‘как расширять’ (гайд по добавлению модели/датасета/метрики) - подготовить примеры и шаблоны (recipes) fine-tuning/обучения/инференса - настроить CI и набор тестов: unit/integration/contract tests, проверки совместимости модулей - поддерживать, ревьюить и развивать репозиторий - много взаимодействия с командами: собирать требования, согласовывать контракты интерфейсов, помогать миграции От нас: - Постоянное карьерное и личностное развитие: амбициозные задачи, полный цикл разработки, выступления на конференциях, классная команда энтузиастов и помощь в реализации самых смелых идей - Минимум бесполезных встреч - ДМС Требования: - Опыт работы в DS/ML - Сильный Python (типизация, структура проекта, packaging) - Опыт написания тестов (pytest), CI - Отличное знание Pytorch (must, это то, без чего ты не сможешь работать) - Опыт рефакторинга и унификации кода в большом репозитории - Высшее образование (оконченное или учишься) в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин - Английский язык на уровне чтения технической документации Будет большим плюсом: - Успех в ML-соревнованиях - MLOps стек/навыки (Jenkins/Airflow/Kuber... в дополнение к ML) - Опыт с Pyspark/Hadoop Ответы на 10 важных вопросов - в посте выше Резюме направляйте на почту AAnatFirstov@sberbank.ru с темой «Вакансия_Фамилия_DS_B2C_CD» (прошу обратить внимание на шаблон, в противном случае рискую упустить Ваше сообщение)