5.7Kпросмотров
68.3%от подписчиков
24 февраля 2026 г.
Score: 6.3K
📢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)