Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер.

Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.

Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе.

Обязанности

* извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций

* строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд

* проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи

* генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift.

* оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами.

Требования

* опыт в аналитике данных от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data

* свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных

* опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализом

* знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.)

* опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов

* самостоятельность, инициативность, аналитический склад ума

* умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы

* способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач.

**Будет большим плюсом:**

* опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео)

* опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска

* опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных

* высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин

* навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах

* навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

**Стек технологий:**

Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git

Условия

* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

* выгодная ипотека для сотрудников

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

* корпоративная пенсионная программа.