Мы - команда "Классификация" департамента "Забота о клиентах". Занимаемся разработкой и внедрением ML-моделей для автоматической классификации обращений от наших 110 миллионов клиентов. Анализируем потоки обращений, формируем аналитические отчёты и метрики, помогая бизнесу выявлять инсайты для оптимизации процессов поддержки — снижаем нагрузку на операторов и ускоряем обработку запросов.
Также строим предиктивные модели для прогнозирования обращений и создаём интеллектуальных ассистентов (агентов), автоматизирующих взаимодействие с клиентами и повышающих качество обслуживания.
Обязанности
- Отвечать за полный цикл создания решений на базе LLM и ML: работа с данными, подготовка датасетов, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества, вывод в ПРОМ и поддержка
- Поиск и проверка data-driven гипотез внутри процессов работы с обращениями клиентов
- Работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
- Участие в промышленном внедрении и сопровождении ML-решений: подготовка релизов, мониторинг технических и продуктовых метрик, участие в поиске и устранении инцидентов
- Оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU.
Требования
- Опыт разработки на Python: pytorch, numpy, sklearn, pandas, библиотеки обработки текстовых данных
- Базовые инженерные навыки: git, окружения, воспроизводимость и т.д.
- Отличные теоретические знания базовых алгоритмов и структур данных, классического и нейросетевого NLP (в тч LLM)
- Опыт практической работы с LLM через API
- Опыт обучения/дообучения классических трансформеров
- Практический опыт построения и внедрения в ПРОД ML решений
- Опыт prompt-engineering
- Знание SQL.
Будем плюсом:
- Опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph (или подобными)
- Опыт работы с агентскими системами
- Опыт обучения/дообучения LLM
- Опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры
- Опыт постановки и проведения a/b тестов
- Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive), Spark.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Формат работы - гибрид после испытательного срока
- 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
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
