Senior Data Scientist (SberIdea)

Почему стоит присоединиться к нам

• Возможность работать с передовыми AI- и ML-технологиями.
• Участие в развитии инновационных сервисов, которые реально влияют на процессы в крупнейшем банке страны.
• Работа в дружной и профессиональной команде, нацеленной на достижение высоких результатов.

Обязанности

• Разработка и внедрение ML-моделей от стадии MVP до готового решения (все этапы CRISP-DM).
• Решение NLP-задач: предварительная обработка текста, классификация, суммаризация, компрессия предложений, упрощение текста, Named Entity Recognition (NER), семантический поиск, кластеризация.
• Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера с использованием внешних и внутренних данных.
• Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
• Проектирование ML-системы сервиса с учетом тех. стека для развертывания моделей.
• Участие в валидации моделей и их автоматическом мониторинге, проведение A/B-тестирования.

Требования

• Образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ.
• Опыт в разработке NLP-моделей и рекомендательных систем (желательно).
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM).
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов.
• Высокий уровень владения ядром Python и SQL.
• Свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, Transformers.
• Опыт работы с NLP-библиотеками: Pymorphy2, NLTK, Gensim, SpaCy, Regexp.
• Знание Web-фреймворков: FastAPI (Async methods), Flask и др.
• Знание архитектур нейронных сетей RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
• Опыт работы с инструментами контейнеризации: Docker, OpenShift.
• Знание Linux.
• Опыт работы с инструментами DevOps (MLOps): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins.
• Индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества (не менее 3-х лет).
• Технический английский (статьи, документация).

Будет преимуществом

• Pet-projects на GitHub, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт DS-менторства.

Условия

• Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
• Бесплатная подписка СберПрайм+.
• Скидки на продукты компаний-партнеров.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
• Крупнейшее DS&AI community более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.