Просмотр вакансии

Сегодня 05-07-2026 09:40
22.06.2026, 16:21

Team Lead в рекомендательных системах e-commerce (RecSys)

Работодатель: СБЕР

СБЕР

Город: Москва
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: Более 6 лет

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Дорогой кандидат, 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.

Мы ищем Team Lead Data Scientist для DS-команды, которая развивает рекомендательные системы в e-commerce-продуктах экосистемы — Купер, Самокат и Мегамаркет. Ваша роль будет ключевой в создании персонализации, которая улучшает пользовательский опыт и напрямую влияет на конверсию, GMV, retention и эффективность бизнеса.

Если вам интересно строить рекомендации для миллионов пользователей и развивать сильную DS-команду — присоединяйтесь к нам!

Обязанности

  • Управлять DS-командой, отвечающей за развитие рекомендательных систем в e-commerce-направлениях экосистемы Сбер;
  • Формировать техническое видение и roadmap развития рекомендательных моделей;
  • Разрабатывать и совершенствовать End-to-End ML-пайплайны для персональных рекомендаций: от генерации гипотез и R&D до внедрения моделей в production;
  • Определять и улучшать ML- и бизнес-метрики качества рекомендаций;
  • Организовывать процесс проверки гипотез: offline-валидация, A/B-тесты, анализ результатов и принятие решений раскатке;
  • Обеспечивать качество, надежность и масштабируемость ML-решений в высоконагруженной e-commerce среде;
  • Развивать компетенции команды: проводить ревью решений, помогать с индивидуальными планами развития, выстраивать инженерную и исследовательскую культуру.

Требования

  • Опыт управления DS/ML-командой от 3 лет;
  • Опыт разработки и внедрения End-to-End ML-решений: от идеи и прототипа до production и мониторинга качества;
  • Практический опыт в рекомендательных системах, ранжировании, поиске, персонализации или смежных ML-направлениях;
  • Опыт работы с большими данными и production ML-пайплайнами;
  • Понимание принципов проведения A/B-тестов и оценки бизнес-эффекта ML-моделей;
  • Навык работы с продуктовыми и бизнес-командами: умение переводить бизнес-задачи в ML-гипотезы и понятные технические решения;
  • Системное мышление, проактивность и желание не только решать поставленные задачи, но и формировать направление развития продукта;
  • Сильные лидерские качества: умение мотивировать команду, развивать людей, выстраивать процессы и добиваться результата;
  • Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом;
  • Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки.

Будет большим плюсом:

  • Опыт работы в e-commerce, retail, foodtech, marketplace или delivery-продуктах;
  • Опыт работы с highload ML-системами и real-time / near-real-time рекомендациями;
  • Опыт работы с LLM / Generative AI и понимание того, как их можно применять в рекомендательных сценариях;
  • Опыт выстраивания ML-платформенных решений, переиспользуемых компонентов и библиотек для RecSys.

Стек технологий:

Python, PySpark, PyTorch, RePlay, GigaChat, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и другие инструменты для разработки, обучения, внедрения и мониторинга ML-моделей.

Условия

  • гибридный/офисный формат работы (опционально)
  • годовой бонус и ежегодный пересмотр
  • расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
  • корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
  • офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
  • 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения)
  • льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

 

Откликнуться на вакансию

Дата
05.07 06.07
USD
2.9062 2.905
EUR
3.3096 3.3156
RUB
3.731 3.7314
CNY
4.2833 4.2863
CHF
3.5857 3.6082
GBP
3.85 3.8754
PLN
7.7059 7.724
Минск
Ночью: °C
Утром: °C
Днем: °C
Вечером: °C

Сейчас: Скорость ветра: 5-7 м/c Атм. давление: 758 мм.рт.ст Влажность: 90%

Спецпредложения