Мы команда СберБуст — создаем и развиваем платформу, которая обеспечивает полный цикл сбора, обработки, оценки и мониторинга инициатив, идей и инноваций от сотрудников Банка. Сейчас активно развиваем ИИ в продукте, концентрируемся на создании, прототипировании и внедрении ИИ-агентов на базе LLM для оптимизации процесса подачи и анализа инициатив, улучшения пользовательского опыта взаимодействия с платформой.
Ищем амбициозного Data Scientist, вместе с которым будем работать над трансформацией инновационного процесса крупнейшего банка. В нашей команде ты:
- Получишь уникальный опыт работы с передовым ИИ-стеком:
- Будешь создавать и кастомизировать LLM-агентов (от SFT до RAG и prompt-engineering) для реальных бизнес-кейсов.
- Решишь комплексные NLP-задачи: от семантического поиска идей до автоматизированной кластеризации инноваций.
- Поработаешь с полным циклом ИИ-продукта: от прототипа в Jupyter до промышленного пайплайна в продакшене.
- Сможешь лично влиять на продукт, который меняет корпоративную культуру:
- Твои модели будут напрямую улучшать опыт тысяч сотрудников Сбера.
- Увидишь, как твои алгоритмы превращаются в фичи платформы — от чат-ботов для подачи идей до ИИ-ассистентов для анализа инициатив.
- Научишься «переводить» бизнес-запросы в технические решения через прямое взаимодействие с заказчиком.
- Прокачаешься в самом востребованном направлении ИИ:
- Освоишь тонкости адаптации LLM под узкие задачи.
- Поэкспериментируешь с гибридными подходами (классический ML + трансформеры).
- Получишь свободу для тестирования state-of-the-art методов на бизнес-кейсах.
Обязанности
- Совершенствовать уже существующих и разрабатывать новых ИИ-агентов для подачи/анализа инициатив.
- Участвовать в опромышливании создаваемых ИИ-агентов.
- Решать классические NLP-задачи (занимаемся семантическим поиском, кластеризацией, классификацией, саммаризацией, перефразированием и тд.).
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиком для определения требований и постановки задач.
- Обучать и адаптировать LLM для решения задач внутри продукта (SFT, prompt-tuninng, RAG).
- Разрабатывать ИИ-агентов от идеи до вывода в продакшн (сбор и поиск данных, предобработка, разработка архитектуры ИИ-агента, создание PoC, проведение демо, доработка MVP, создание микросервиса, деплой и вывод в ПРОМ).
Требования
- Опыт работы на позиции Data Scientist от 2 лет.
- Профильное образование (прикладная математика, компьютерные науки, теоретическая и прикладная лингвистика).
- Уверенное владение Python.
- Глубокие знания в NLP (статистические методы (n-граммы, tf-idf), нейронные сети (сверхточные, рекуррентные), трансформеры).
- Опыт в применении различных методов адаптации и дообучения языковых моделей (fine-tuning, p-tuninng, prompt-tunig, SFT).
- Владение Python-библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).
- Опыт работы с ML/NLP-фреймворками и библиотеками (scikit-learn, PyTorch, Transformers, LangChain, LangGraph, pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp).
- Опыт работы с Bash/Git.
- Оставаться up-to-date с новейшими разработками в области NLP и LLM.
- Навыки работы с генеративными ИИ-моделями; опыт создания ИИ-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
- Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования ИИ-агентов.
- Инструментальное владение ИИ для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- Доступен гибридный формат работы (после испытательного срока).
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию.
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
