
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
Python
SQL
scikit-learn
PyTorch
XGBoost
CatBoost
TensorFlow
NLTK
Gensim
spaCy
Transformers
Pymorphy2
RegExp
Flask
FastAPI
RNN
LSTM
LangChain/GigaChain
LangServe/GigaServe
LlamaIndex
Docker
OpenShift
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

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.