Senior Data Scientist / AI Researcher

Только офисный формат работы.

Мы создаем основу для безопасного и эффективного использования ИИ в банке. Наша команда разрабатывает мультиагентную систему для автономного мониторинга всех ИИ-агентов банка в промышленной эксплуатации. Это не просто дашборды и алерты — это интеллектуальная платформа, которая должна понимать, как и почему агенты принимают решения, предсказывать сбои до их наступления и автоматически локализовать корневые причины.

Мы предлагаем возможность сыграть ключевую роль в разработке с нуля уникальной системы, от которой зависит надёжность всех ИИ-сервисов банка для миллионов людей.

Обязанности

• Разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев.
• Исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее.
• Ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки.
• Проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в нашу MLOps-экосистему.
• Взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик.

Требования

• Глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей.
• Опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки — от исследований и прототипирования до внедрения в прод и мониторинга.
• Опыт проведения аналитических исследований (R&D): умение самостоятельно изучать проблемную область, формулировать и проверять гипотезы, выбирать и адаптировать state-of-the-art методы под задачи проекта.
• Уверенное владение стеком технологий для анализа, экспериментов и разработки: NumPy, pandas, polars, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoostOptuna / Hyperopt.
• Навык написание чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git.

Будет преимуществом

• Опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации.
• Опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith).
• Опыт работы с векторными базами данных.
• Знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем.
• Публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM.

Личные качества

• Проактивность: способность самостоятельно находить проблемы и предлагать эффективные решения.
• Системное мышление: умение видеть проект как целостную систему, понимать взаимосвязи и долгосрочные последствия решений.
• Результативность в условиях неопределенности: способность эффективно работать при неполных данных и в меняющихся условиях.
• Ответственность: понимание важности production-систем и SLA, готовность нести ответственность за свои решения.

Условия

• Комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовская.
• Формат работы — офис.
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
• Расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи.
• Ипотека для сотрудников.
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.