ML-разработчик в команду качества поиска по видео

Мы ищем ML-инженера, который будет развивать качество e-commerce рекламы, используя технологию full-stream атрибуции https://ads.vk.ru/help/general/ecomm/dyn_ret/fsa. Наша команда занимается end-to-end разработкой и поддержкой всего пайплайна рекомендаций от обработки данных до выкатки в продакшен и проведения А/B-тестов.

Задачи

• Улучшение базового качества рекомендаций
• Развитие высоконагруженных сервисов рекомендаций
• Проведение и анализ A/B-тестов

Требования

• Опыт работы ML-инженером от двух лет
• Знание алгоритмов машинного обучения и принципов построения рекомендательных систем
• Опыт промышленной разработки на Java
• Понимание принципов работы высоконагруженных систем

Будет плюсом

• Опыт разработки рекомендательных систем и моделей ранжирования
• Опыт проведения и анализа A/B-тестов
• Опыт работы с YTsaurus, CatBoost, Spring и Java

В кластере мониторинга корпоративного портфеля Блока "Риски" открыта вакансия Senior DS (LLM & AI Agents).

Ищем специалиста, способного проектировать эффективные LLM-решения для мониторинга кредитных рисков средних и крупных компаний в портфеле Сбера,

формулировать и тестировать гипотезы их улучшения, разработать систему модельных и бизнес-метрик, писать код для внедрения в промышленный процесс.

• разработка мультиагентной системы мониторинга корпоративных клиентов

• построение llm evals suite для контроля качества работы системы

• построение RAG: сбор данных, настройка hybrid search, reranking

• интеграция с другими агентами (A2A) и сервисами.

• опыт разработки и внедрения LLM-based решений и AI-агентов: от прототипирования до промышленной эксплуатации

• опыт разработки в фреймворках: LangChain, LangGraph

• опыт решения прикладных задач с использованием RAG, tool calling, structured output, multi-step reasoning и agentic workflows, включая интеграцию с корпоративными данными и сервисами

• опыт применения асинхронного и многопоточного программирования (aiohttp, asyncio, multiprocessing)

• знание классического ML (scikit-learn, pandas, scipy), основ математической статистики

• владение git, SQL, bash.

Будет плюсом:

• опыт работы в финансовых организация и знание доменной области (кредитные риски)

• опыт работы с Kubernetes, понимание принципов MLOps и CI/CD.

• работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.