📍 Москва (м. Кутузовская)Офис несколько дней в неделю
Специализация
Data Scientist
Технологии/инструменты
RAGRAG-FusionLoRAQLoRAFAISSElasticsearchPyTorchNLTKspaCyHugging Face TransformersNumPypandasScikit-learn
Мы — RAG-команда — разрабатываем передовые и революционные продукты для сотрудников и клиентов Сбера на основе больших языковых моделей (LLM).
Наши основные направления исследований:
- Семейство виртуальных помощников и Copilot’ов — это ассистенты, которые помогают сотрудникам банка быстро находить ответы на сложные вопросы, формируют продуктовые подсказки и исправляют ошибки в режиме суфлера, то есть сопровождают сотрудника на протяжении всей консультации.
- Речевая аналитика — решение позволяет автоматически оценить соблюдение технологии обслуживания клиентов на основе аудио диалога, определить навыки, которые необходимо развивать сотруднику, составить персонализированный трек развития и найти лучшие техники продаж.
- Персонализированный контент — скрипты продаж продуктов на основе диалога в режиме реального времени.
Обязанности
- Лидирование команды разработки.
- Проведение исследований и проверка гипотез команды с использованием LLM в прикладных бизнес-задачах, генераций идей, как сделать еще круче и лучше.
- Разработка и улучшение текущих RAG-пайплайнов, исследований передовых подходов и разработка прототипов для наших продуктовых задач, замер качества RAG-пайплайнов.
- Исследований направлений по обработке мультимодальных данных с помощью LLM (тексты, изображения, PDF, HTML, видео, аудио и т.д.).
- Разработка и внедрение продуктов на основе LLM-моделей (фокус на задачах RAG, Text Classification, Summarization, QA, Text Ranking, Language Modeling).
- Генерация гипотез и поиск точек роста продуктов на основе данных и на основе истории взаимодействия пользователя с нашими ассистентами.
- Оптимизация всего и отдельных моделей для исполнения на CPU/GPU.
- Внедрение, сопровождение и поддержка решений в пром.
Требования
- Умение писать хороший и понятный код.
- Опыт взаимодействия с GPT-like-моделями или аналогами, опыт написания промтов для бизнес-задач.
- Глубокое понимание RAG, RAG-Fusion, LoRA, QLoRA, FAISS, Elasticsearch.
- Опыт работы с традиционным DS-стеком библиотек: PyTorch, NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers, NumPy, pandas, Scikit-learn.
- Опыт дообучения BERT-like- и GPT-like-трансформеров.
- Опыт работы с Git.
- Опыт работы 3–6 лет.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
- Возможность выбрать удобный график — офис/гибрид/удаленка.
- 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 4%.
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
