Дата-сайентист ИИ (Data Scientist AI) — Сбер2B, Россия, Москва
Зарплата не указана
ОткликнутьсяКомпания: Сбер2B
Локация: Россия, Москва
Формат: Офис, Гибрид
Занятость: Полная занятость
Грейд: не определён
Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.
Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора
Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучение, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.
Сейчас мы ищем Data Scientist (AI) на декретную ставку.
Чем предстоит заниматься:
• Разработкой архитектуры AI-агентов на основе langflow, langchain, langgraph, cowork
• Семантическим поиском и сопоставлением текстов
• Работой с базами данных: сбором, обработкой, хранением (OpenSearch, для RAG)
• Разработкой RAG-системы
• Изучением актуальных NLP-моделей, внедрением DL-моделей
• Разработкой чат-бот моделей и моделей для других NLP задач
• Промпт-инжинирингом для LLM
• Кластеризацией, классификацией (обычной и multi-label), саммаризацией текстов
• Обучением и дообучением моделей, оценкой качества моделей
Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть:
• Python/классический ML/Pytorch
• Опыт работы с фреймворками для работы с LLM (langflow, langchain, langgraph, autogen, llamaindex)
• Знания принципов RAG
• Опыт работы с семантическим поиском (embedding-модели)
• Опыт работы с векторными базами данных (Opensearch, elasticsearch)
• Опыт решения практических NLP-задач (Classification, Clustering, NER, Summarization, Question Answering)
• Понимание принципов и алгоритмов классического ML, хорошее понимание DL
• Опыт перевода бизнес-задач в термины ML
• Опыт работы с git
Будет преимуществом:
• Практический опыт разработки AI-агентов на LLM-фреймворках
• Vide-coding — умение, опыт и готовность, работа на скорость
• Практический опыт NLP (например, BERT-модели — делал, дообучал)
• Построение и оптимизация RAG-систем — понимание структуры, инструментов и их отличий
Что мы предлагаем:
• Работу в аккредитованной IT-компании;
• Удобный офис (м. Калужская, ул. Обручева 30/1 с.2);
• Ежегодный бонус по итогам работы;
• Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока;
• Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
• Специальные условия для страхования семьи;
• Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
• Корпоративное обучение;
• Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
• Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
• Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.
Почему у нас классно работать:
• Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
• Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
• Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
• Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.
Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.