Один из основных проектов блока Стратегия и развитие — «Интеллектуальная система управления для руководителя», которая включает AI-сервисы для повышения эффективности работы руководителя:
 

• Голосовой Виртуальный Ассистент на базе «Салют» (навыки работы с текстом, аудио, поиск информации по корпоративной базе знаний).
• Knowledge Assistant с использованием LLM для поиска и работы с информацией в корпоративной базе знаний.
• Сервис Speech2Text + LLM для автоматического протоколирования совещаний.
• LLM для саммаризации протоколов совещаний, почты, заметок и пр.
• LLM и др. генеративные модели для генерации текстов (писем, заметок), презентаций, документов.
• OCR и LLM для распознавания и работы с документами (саммаризация, комментарии к материалам).

Взаимодействие ведется с командами внутри Блока, подразделениями Блока Технологии (SberDevices), Департаментом ИИ (AI Lab, Sber AI), Управлением валидации.

Занимается разработкой ИИ-агентов с использованием передовых языковых моделей (LLM) для оптимизации различных процессов Сбера.

Наша цель — повышение эффективности процессов Банка и автоматизация задач с помощью новейших технологий в области искусственного интеллекта.

Основные направления нашей деятельности:

• Разработка ИИ-агентов для автоматизации бизнес-процессов.
• Участие в дообучении и адаптации LLM на основе внутренних и внешних данных.
• Оптимизация и улучшение производственных процессов Сбера с помощью AI.

Задачи

• Разработка PoC и MVP ИИ-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как LangChain/GigaChain.
• Помощь и участие на стадии внедрения ИИ-агентов (вывод в промышленную эксплуатацию).
• Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера с использованием внутренних и внешних данных, Prompt Tuning, RAG.
• Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering.
• Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и постановка задач.
• Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных в процессе разработки и внедрения ИИ-агентов.

Мы активно развиваем новое направление монетизации данных. Наша цель — максимально эффективно использовать данные для создания новых продуктов и улучшения клиентского опыта. Мы работаем с передовыми технологиями и решаем сложные, нетривиальные задачи.

Задачи

• Разрабатывать и внедрять решения в области ML для задач нового направления монетизации данных.
• Решать задачи мэтчинга данных, построения графов и анализа связей.
• Применять классические методы машинного обучения и разрабатывать модели Deep Learning.
• Взаимодействовать с командами аналитиков, инженеров данных и продуктовых менеджеров для поиска новых возможностей монетизации.
• Оптимизировать существующие модели и искать инновационные подходы для повышения их эффективности.

Разработка цифровых ассистентов на базе LLM для СБОЛ и других цифровых поверхностей Сбера.

Наша цель — создать цифрового ассистента на базе LLM, который станет надежным помощником, способным закрыть все потребности клиента при взаимодействии с банковскими и экосистемными продуктами Сбера.


Задачи

• Разработка мультиагентной системы планирования.
• Обучение/дообучение LLM.
• Работа с классическими моделями для оптимизации pipeline.

Технологии:
LangChain, LangGraph, Python, LLM.

Наша команда отвечает за бесперебойную работу сервисов Сбера: мы автоматизируем оценки качества внутренних сервисов, делаем предиктивные модели для метрик мониторинга, анализируем тексты жалоб клиентов.

Мы реализуем полный цикл разработки AI-сервисов от RnD до ПРОМ. Основная часть команды состоит из DS, также в команде есть backend-разработчики, DevOps и DE. DS активно общаются с заказчиками и экспертами для погружения в предметную область, оценивают финансовый эффект от инициатив, имеют возможность предлагать идеи для новых продуктов.

Дирекция мониторинга Agile занимается созданием дашборда для руководителей в Сбере. Мы собираем данные по всем процессам в Банке, анализируем их и предоставляем для каждого уровня управления — от членов Правления Банка до владельцев продуктов — необходимую информацию для принятия решений на нашем дашборде. Наша команда состоит из бизнес и ИТ-сотрудников, которые совместно работают над digital-инструментом мониторинга.

Мы продолжаем увеличивать охват и глубину мониторинга и поэтому нуждаемся в новых силах. Мы ищем в команду Data Scientist’a, который будет отвечать за полный цикл разработки — от формирования идеи до вывода модели в production.

В рамках Блока Финансы команда Управления моделирования и исследования данных занимается разработкой моделей досрочного погашения кредитов/вкладов физических лиц.

А в команде «Занять и сберегать» мы поставили себе амбициозную цель – для всех пользователей на поверхностях группы (Мегамаркет, Окко, Сбербанк Онлайн и прочие) сформировать единый кредитный профиль клиента и формировать лучшее предложение для него. В команде открыта вакансия Data Scientist, которого ждет погружение в моделирование кредитного профиля и исследование данных группы.

Мы — центр компетенций Блока B2C и экосистемы Сбера по внедрению в промышленные процессы AI-решений и LLM-моделей.

Что делаем

• Определяем AI-видение продукта: какие технологии использовать, как они будут работать и тд.
• Оцениваем применимость гипотез с использованием LLM и анализировать их эффекты.
• Тестируем гипотезы и разрабатывать продукты на их основе.
• Дообучаем Gigachat (LoRA).
• Создаем мультиагентные системы.
• Проводим исследования и внедряем новые подходы в области LLM.
• Тестируем гипотезы и создаем AI-продукты.
• Взаимодействуем с бизнес-заказчиками по всему банку и экосистеме (десятки кейсов).

Creator — система создания, проверки и согласования контента для персональных коммуникаций.
Задача — повысить эффективность предложений за счет персонализации продуктового предложения и текста коммуникаций с учётом знаний о клиенте и его покупках.


Задачи

• Создаем уникальный контент (текст, изображения) для общения с пользователем на «ТЫ».
• Проводим настройку Gigachat от Few-Shot и RAG до тяжелой артиллерии RLHF.
• Разрабатываем систему мультиагентного диалога для проверки сгенерированного текста.
• Тестим Kandinsky и свежие модели генерации изображений.
• R&D CV: учим диффузионки рисовать нужных нам котиков.
• Разрабатываем новые подходы и процессы разметки данных для обогащения знаний моделей.
• Объединяем GEN контент с классическим ML.

Ключевые навыки:
Python, Pytorch,
LLM,
Hadoop.