Middle Data Scientist в команду "Разработка AI-решений БСР"

Описание команды:

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

Почему стоит присоединиться к нам:

• Возможность использовать передовые AI-технологии и платформы банка
• Участие в развитии инновационных сервисов стратегического блока, которые приносят реальную пользу процессам и продуктам всего банка, при этом быстро попадают в поле зрения ключевых руководителей
• Возможность участия в международных проектах и конференциях по AI и ML
• Работа в дружной команде профессионалов, ориентированной на достижение самых амбициозных целей и постоянное развитие

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 с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы