Мы команда СберБуст – создаем и развиваем платформу, которая обеспечивает полный цикл сбора, обработки, оценки и мониторинга инициатив, идей и инноваций от сотрудников Банка. Сейчас активно развиваем AI в продукте, концентрируемся на создании, прототипировании и внедрении ИИ-агентов на базе LLM для оптимизации процесса подачи и анализа инициатив, улучшения пользовательского опыта взаимодействия с платформой.
Ищем амбициозного Data Scientist-а, вместе с которым будем работать над трансформацией инновационного процесса крупнейшего банка. В нашей команде ты:
🚀 Получишь уникальный опыт работы с передовым AI-стеком:
· Будешь создавать и кастомизировать LLM-агентов (от SFT до RAG и prompt-engineering) для реальных бизнес-кейсов,
· Решишь комплексные NLP-задачи: от семантического поиска идей до автоматизированной кластеризации инноваций,
· Поработаешь с полным циклом AI-продукта: от прототипа в Jupyter до промышленного пайплайна в продакшене.
💡 Сможешь лично влиять на продукт, который меняет корпоративную культуру:
· Твои модели будут напрямую улучшать опыт тысяч сотрудников Сбера,
· Увидишь, как твои алгоритмы превращаются в фичи платформы — от чат-ботов для подачи идей до AI-ассистентов для анализа инициатив,
· Научишься «переводить» бизнес-запросы в технические решения через прямое взаимодействие с заказчиком.
🌱 Прокачаешься в самом востребованном направлении AI:
· Освоишь тонкости адаптации LLM под узкие задачи,
· Поэкспериментируешь с гибридными подходами (классический ML + трансформеры),
· Получишь свободу для тестирования state-of-the-art методов на бизнес-кейсах
Обязанности
- Совершенствовать уже существующих и разрабатывать новых AI-агентов для подачи/анализа инициатив
- Участвовать в опромышливании создаваемых AI-агентов
- Решать классические NLP-задачи (занимаемся семантическим поиском, кластеризацией, классификацией, саммаризацией, перефразированием и тд.)
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиком для определения требований и постановки задач
- Обучать и адаптировать LLM для решения задач внутри продукта (SFT, prompt-tuninng, RAG)
- Разрабатывать AI-агентов от идеи до вывода в продакшн (сбор и поиск данных, предобработка, разработка архитектуры AI-агента, создание PoC, проведение демо, доработка MVP, создание микросервиса, деплой и вывод в ПРОМ).
Требования
- Опыт работы на позиции Data Scientist от 2-х лет
- Профильное образование (прикладная математика, компьютерные науки, теоретическая и прикладная лингвистика)
- Уверенное владение Python
- Глубокие знания в NLP (статистические методы (n-граммы, tf-idf), нейронные сети (сверхточные, рекуррентные), трансформеры)
- Опыт в применении различных методов адаптации и дообучения языковых моделей (fine-tuning, p-tuninng, prompt-tunig, SFT)
- Владение Python-библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)
- Опыт работы с ML/NLP-фреймворками и библиотеками (Scikit-learn, Pytorch, transformers, LangChain, LangGraph, pymorphy2, NLTK, Gensim, spacy, regexp)
- Опыт работы с bash/git
- Оставаться up-to-date с новейшими разработками в области NLP и LLM
- Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- Гибридный формат работы (после испытательно срока)
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
