В продуктовую команду внедрения и развития искусственного интеллекта в сфере EdTech в СБЕРе ищем выдающегося Data Scientist/ML Engineer.
Тебе предстоит заниматься разработкой ML-пайплайнов и AI-систем с использованием передовых технологий AI: NLP, LLM, MLLM, RAG, AI-агентов и мультиагентных систем в частности на базе флагманской модели СБЕРа – GigaChat.
Твоей главной целью в команде с дата-аналитиками и промпт-инженерами и разработчиками будет создание production-систем, способных обрабатывать большие объемы данных разных модальностей и выдавать результаты, нацеленные на эффективное решение бизнес-задач.
У тебя есть уникальный шанс принять участие в формировании передовых AI native EdTech решений в команде сильных и амбициозных профессионалов, нацеленных на результат.
Обязанности
- Оперативная проверка гипотез (Proof of Concept): предобработка данных, подбор, тестирование и дообучение моделей и функционала (например, function calling), подсчет и улучшение метрик, необходимых для решения бизнес-задачи, EDA;
- Участие в подготовке тестовых и валидационных датасетов, разработка требований к данным, их формату, качеству, структуре, объему, проработка соответствующих методологий разметки, необходимых для качественной отработки AI-систем;
- Разработка, внедрение, мониторинг и оптимизация ML-пайплайнов и AI-систем, в частности RAG (LLM, cross-encoder, модели ранжирования и т. п.) в том числе для данных разных модальностей (текстов, видео, аудио);
- Совместно с командой анализ функциональных требований, дизайн решения, проектирование оптимальной функциональной архитектуры реализации;
- Участие в проработке оптимальных интеграционных сценариев с источниками данных (в том числе разных форматов и модальностей) совместно со смежными командами, отстройка оптимальных ETL-процессов с учетом бизнес-требований.
Требования
- Знания Python и библиотек для работы с данными (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, pytorch, sklearn, BeautifulSoup и пр.)
- Знания классических и современных методов работы с текстовыми данными: токенизация, стемминг, лематизация, NER, sentiment analysis, кластеризация, TF-IDF, embeddings; трансформеры (BERT и пр.), LLM, MLLM, и пр.
- Понимание принципов работы моделей в области распознавания и синтеза речи и генерации изображений;
- Построение LLM-, RAG-пайплайнов, агентных и мультиагентных систем с применением соответствующих инструментов: LangСhain, GigaChain, LangGraph, function calling, векторные БД, ETL, и пр. Отслеживание тенденций и нововведений, оперативное тестирование новых инструментов для решения прикладных бизнес-задач;
- Понимание принципов MLOps, участие в процессах выкатки и поддержки разработанных AI-решений в production-среде;
- Опыт/понимание работы с технологиями: Docker, fastAPI, gRPC, REST и пр.
Будет плюсом:
- Понимание тонкостей промпт-инжиниринга и соответствующий опыт;
- Опыт работы/знание Java;
- Понимание принципов работы классического ML, рекомендательных систем, CV.
Условия
- Гибридный формат работы (современный офис в Москве на Кутузовском проспекте);
- Льготные ипотечные условия кредитования;
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие;
- ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
- Корпоративная пенсионная программа;
- Детский отдых и подарки за счет Компании;
- Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
*Уважаемый соискатель! Обращаем Ваше внимание, что в целях подбора персонала АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка» привлекает к обработке Вашего резюме Публичное акционерное общество «Сбербанк России», адрес местонахождения: Российская Федерация, 117312, г. Москва, улица Вавилова, 19.
