Сбер

Senior Data Scientist (Разработка AI-решений БСР)

в Сбер

400 000 —‍ 550 000 ₽/мес на руки

📍 Москва (м. Кутузовская)Можно удалённо из РФ
Специализация
Data Scientist & Machine Learning
Уровень
Senior
Требуемый опыт
3+ лет

Технологии/инструменты

PythonSQLscikit-learnPyTorchXGBoostCatBoostTensorFlowNLTKGensimspaCyTransformersPymorphy2RegExpFlaskFastAPIRNNLSTMLangChain/GigaChainLangServe/GigaServeLlamaIndexDockerOpenShift

Описание команды:

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, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers.
  • Опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp.
  • WEB-фреймворки: FastAPI (async methods), Flask и др.
  • Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
  • 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
Сбер

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.

Похожие вакансии

Зарплата скрыта, но соответствует вашей подписке
Можно удалённо из РФ
200 000 – 350 000 ₽/мес на руки
Полная удалёнка
Зарплата скрыта, но соответствует вашей подписке
📍 Москва (м. Войковская), можно удалённо из РФ
Зарплата скрыта, но соответствует вашей подписке
📍 Москва (м. Войковская), можно удалённо из РФ
250 000 – 320 000 ₽/мес на руки
Полная удалёнка