Мы разрабатываем AI-агентов для продуктовых команд и ТОП-процессов Блока "Стратегия и развитие", совмещая Classic NLP, LLM-based и мультиагентные подходы с целью повышения внутренней эффективности и автономизации задач на основе Leading Edge технологий в области AI.
Основные направления деятельности:
Мэтчим разные сущности банка (продукты, функции, цели, встречи, письма, задачи Jira и др.) для создания полной картины в рамках анализа эффективности всей организации.
Формируем рекомендации по повышению эффективности на основе классификации, кластеризации и тематического моделирования с использованием цифровых следов.
Реализуем пайплайны обработки внутренних документов произвольной длины для максимального ускорения работы с ними (маршрутизация, рекомендация замечаний и генерация корректных документов с нуля).
Проводим анализ графов целей организации (связанность, каскадирование, полнота и актуальность) для выравнивания стратегии банка на всех уровнях, а также рекомендуем амбициозные цели с учетом контекста и приоритетов стратегии.
Расширяем направление доменной адаптации для прокачивания стримов семантического поиска, ранжирования и прочих NLP downstream-задач.
Участвуем в развитии глобального направления AI-агентов и регулярно используем в работе современные подходы на основе LLM (External Tools, Reasoning, Reflection).
Проверяем гипотезы любой сложности для получения Data-driven инсайтов, которые становятся предметом обсуждения на стратегических сессиях руководства банка.
В наши глобальные планы входит:
Разработка и внедрение AI-агентов для самых приоритетных стратегических процессов банка с потенциалом переиспользования на внешнем рынке.
Создание SotA-решений с учетом специфики банка.
Обязанности
Разработка и внедрение ML-моделей и AI-агентов от этапа MVP до ПРОМ (CRISP-DM).
Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering и др.
Создание мультиагентных пайплайнов на основе фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain).
Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера на основе внутренних и внешних данных (In-Context Learning, Prompt Tuning, RAG, PEFT).
Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека.
Участие в валидации и автомониторинге моделей, 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 (обязательно) 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: pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.
Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.).
Контейнеризация: Docker, OpenShift.
Условия
Ипотека выгоднее на 7% 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 онлайн-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, 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.
Команда HR Сбер рекрутер
О компании Сбер
Сфера
Банки / Финтех
Размер
1001+
Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов. Самый дорогой российский бренд и самый сильный банковский бренд в мире по версии Brand Finance.