Senior Data Scientist NLP | RND TeamLead в LegaTech
07 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering
Мы — R&D команда проекта GigaLegal в СБЕР, создающая решения в правовой сфере на основе LLM для автоматизации юридических процессов.
Обязанности
- LLM-ориентированные решения: проектирование и реализация стратегий адаптации LLM (prompting, fine-tuning, LoRA, RLHF) под специфику юридических задач
- Проектирование и разработка пайплайнов для обработки юридических данных (RAG, агентские системы, семантический поиск)
- Проектирование навыков и обучение LLM и NLP/Сlassic ML моделей для реализации бизнес-задач
- Оптимизация производительности LLM в production (латентность, стоимость, точность).
- Продакшен-инжиниринг: внедрение DS-моделей в production с использованием MLOps-практик (CI/CD, мониторинг, A/B-тесты)
- Интеграция решений с внешними API, работа с векторными базами, поисковыми движками (ElasticSearch)
- Проектирование отказоустойчивых систем для обработки конфиденциальных юридических данных
- Работа с SQL/No SQL БД
- Лидерство и экспертиза: участие в постановке технических требований и взаимодействие с бизнес-заказчиками
- Проработка с юридическими экспертами, системными аналитиками, стороной заказчиков требований и вариантов решения задач
- Проработка с отделом обучения тестовой и обучающей разметки для обучения юридическим навыкам GigaChat и других LLM
- Менторство младших коллег, code review, разработка best practices для команды
- Анализ рисков и поиск компромиссов между качеством моделей, скоростью и стоимостью
- Возможно лидирование RND команды проекта и позиция TeamLead.
Требования
- Высшее образование
- Опыт работы от 5 лет в DS/NLP, включая от 1 года работы с LLM, опыт с production.
- Готовность как писать код, пайплайны, обучать модели, так и писать документацию, проектировать системы и готовить спецификации на модели, данные, пайплайны
- Глубокая экспертиза в адаптации LLM: SFT, RLHF, LoRA, prompt engineering
- Опыт построения RAG-систем, агентских пайплайнов и сервисов на основе LLM
- Знание современных фреймворков (PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex)
- Уверенная работа с инфраструктурой: Docker, Kubernetes, облачные платформы
- Понимание MLOps: CI/CD, мониторинг дрифта данных, логирование
- Опыт трансформации бизнес-задач в технические требования
- Умение оценивать ROI DS-решений и балансировать между инновациями и практичностью
- Умение быстро делать прототипы решений и искать баланс между скоростью/качеством/производительностью
Условия
- Комфортный современный офис
- Гибридный формат работы
- 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 7%
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
