Lead/Senior DS NLP (RAG, LLM) (блок "Сеть Продаж")

Мы – RAG-команда – разрабатываем передовые и революционные продукты для сотрудников и клиентов Сбера на основе больших языковых моделей (LLM).

Наши основные направления исследований:

Семейство виртуальных помощников и СoPilot’ов – это ассистенты, которые помогают сотрудникам банка быстро находить ответы на сложные вопросы, формируют продуктовые подсказки и исправляют ошибки в режиме суфлера, то есть сопровождают сотрудника на протяжении всей консультации.

Речевая аналитика – решение позволяет автоматически оценить соблюдение технологии обслуживания клиентов на основе аудио диалога, определить навыки, которые необходимо развивать сотруднику, составить персонализированный трек развития и найти лучшие техники продаж.

Персонализированный контент – скрипты продаж продуктов на основе диалога в режиме реального времени.

Обязанности

• Лидирование команды разработки
• Проведение исследований и проверка гипотез команды с использованием LLM в прикладных бизнес-задачах, генераций идей как сделать еще круче и лучше :)
• Разработка и улучшение текущих RAG-пайплайнов, исследований передовых подходов и разработка прототипов для наших продуктовых задач, замер качества RAG-пайплайнов
• Исследований направлений по обработке мультимодальных данных с помощью LLM (тексты, изображения, pdf, html, видео, аудио и т.д.)
• Разработка и внедрение продуктов на основе LLM-моделей (фокус на задачах RAG, Text Classification, Summarization, QA, Text Ranking, Language Modeling)
• Генерация гипотез и поиск точек роста продуктов на основе данных и на основе истории взаимодействия пользователя с нашими ассистентами
• Оптимизация всего и отдельных моделей для исполнения на CPU / GPU
• Внедрение, сопровождение и поддержка решений в ПРОМ.

Требования

• умение писать хороший и понятный код
• опыт взаимодействия с GPT-Like моделями или аналогами, опыт написания ПРОМТов для бизнес-задач
• глубокое понимание RAG, RAG-Fusion, LoRA, QLoRA, FAISS, ElasticSearch
• опыт работы с традиционным DS-стеком библиотек: PyTorch, NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers, numpy, pandas, sklearn
• опыт дообучения BERT-Like и GPT-Like трансформеров
• опыт работы с git.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• 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
• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.