Middle+ Data Scientist в команду Разработка AI-решений БСР

Мы разрабатываем AI-сервисы для всех продуктовых команд Блока "Стратегия и развитие", совмещая Classic NLP и LLM-based подходы для достижения максимального качества наших комплексных решений:

· Мэтчим разные сущности банка (продукты, поручения, цели, встречи, инициативы, комментарии и др.) для создания полной информационной картины, позволяющей руководителям принимать AI-driven решения

· Формируем рекомендации по тайм-менеджменту и планированию задач в рамках стратегических направлений на основе разнообразных внутренних источников информации (встречи в календаре, поручения, внешние мероприятия)

· Классифицируем как короткие тексты (Jira-задачи, комментарии), так и длинные (внутренние документы Сбера) для оптимизации внутренних процессов банка

· Развиваем направление доменной адаптации для прокачивания стримов семантического поиска, ранжирования и прочих NLP downstream-задач

· Участвуем в развитии глобального направления ИИ-агентов и регулярно используем в работе современные подходы на основе LLM (External Tools, Reasoning, Reflection)

· Проверяем гипотезы любой сложности для получения Data-driven инсайтов, которые становятся предметом обсуждения на стратегических сессиях руководства банка

В наши глобальные планы входит:

· Шэринг наших решений для переиспользования другими командами банка

· Работа над маркетплейсом ключевых AI-решений для быстрой проверки гипотез бизнес-заказчиками блока

Обязанности

· Разработка и внедрение ML-моделей от этапа MVP до ПРОМ-решения (CRISP-DM)

· Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering

· Разработка прототипов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как LangChain/GigaChain

· Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера на основе внутренних и внешних данных, Prompt Tuning, RAG

· Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины

· Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач

· Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека

· Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования

Требования

· образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ

· опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем (желательно)

· понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)

· умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов

· высокий уровень владения ядром Python и SQL

· свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn

· знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers

· опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp

· WEB-фреймворки: FastAPI (async methods), Flask и др.

· знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)

· знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.)

· контейнеризация: Docker, OpenShift

· Linux

· инструменты DevOps (MLOps): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins

· индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества (не менее 3-х лет)

· технический английский (статьи, документация)

· преимущество: pet-projects на Github, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт DS-менторинга

Условия

· Удаленка или гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально)

· Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес залом;

· Высокий уровень дохода (обсуждаем индивидуально), готовые премии

· Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования

· Бесплатная подписка СберПрайм+

· Скидки на продукты компаний-партнеров

· ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

· Корпоративная пенсионная программа

· Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию

Крупнейшее DS&AI community – более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты