Data Scientist (Classic ML / LLM)

Data Scientist (Classic ML / LLM)
Москва, гибрид
‍
Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения.

Сейчас у нас открыты две роли и вы можете выбрать направление, ближе к вашим интересам и опыту:
1. Validation DS — фокус на анализе, построении и валидации моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка
2. LLM / GenAI DS — разработка собственного решения на основе больших языковых моделей, включая агентов и инструменты автоматизации проверки.
‍
Обязанности
Для Validation DS-направления:
— разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии)
— проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков.
— разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки
— автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг)
— проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка.

Для LLM-направления:
— погружаться в предметную область — валидацию моделей и автоматизацию этого процесса с помощью LLM
— разрабатывать агентов и инструменты, переводящие бизнес-задачи в технические пайплайны
— проводить полный цикл разработки GenAI-решений: от постановки задачи до внедрения и анализа результатов
— исследовать и применять SOTA-подходы в области LLM и агентизации.
Технологический стек
Базовый стек: python, pandas, pytorch

Будет плюсом:
+ для Classic ML: Spark, уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed)
+ LLM / GenAI:langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др.

Инфраструктура:
- собственный Hadoop-кластер приличных размеров
- GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)
‍
Требования
— высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук
— от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях)
— глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей
— опыт применения основных библиотек анализа данных.
— базовые знания bash и git
— для LLM-направления — желателен опыт работы с NLP и GenAI (от 1 года)

Будет плюсом:
- опыт построения индустриальных решений или pet-проектов с LLM
- навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.
‍
Условия
— возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект
— участие в уникальных масштабных проектах по развитию AI
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— формат работы: гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты и 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.


Понравилась вакансия?
💚 — да
🌚 — нет


———

🖤 Разместить вакансию
💙 Удалёнка 🫶 Удалёнка джунам
🫶 Стажировки 💚 Разрабам
💖 Дизайнерам 🟠 Маркетологам
🖤 HR 💜 QA 🟡 Менеджерам