Data Scientist

Описание

Наша команда занимается разработкой NLP моделей и решений на основе LLM для операционных, интегрированных и ESG рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем. Примеры задач - система гардрейлов для защиты LLM-моделей и AI-агентов Сбера от промпт-атак; AI-агент для создания и управления базой знаний для сотрудников и других AI-агентов на основе внутренней документации Банка; разработка и интеграция механизмов безопасности в RAG-системы и чат-боты с контролем alignment-политик методами RLHF/GRPO; AI-агенты для оценки опер.рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов; мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверка с требованиями на естественном языке; AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин.

Обязанности

* разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как langchain/langgraph * помощь и участие на стадии внедрения AI-агентов (вывод в промышленную эксплуатацию) * адаптация и обучение LLM Сбера с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO) * решение задач NLP (Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering) * писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в ревью, обсуждениях и формировании технических подходов * курирование стажеров/лидирование Junior DS/кураторство исследовательских работ внутри Сбера и команд из ВУЗов.

Требования

* высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов * знание статистики и ML/DL алгоритмов, знание Python и ML-стэка (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, Scikit-learn) * опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров), опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) * умение разрабатывать автономных AI-агентов на langchain/langgraph, умение создать и опубликовать собственную python библиотеку * знание классических алгоритмов (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево), знание того, какие типы задач эффективнее решать с помощью процессов/потоков. Умение применять модули threading, asyncio, multiprocessing * знание принципов ООП, паттернов проектирования. Умение писать чистый, поддерживаемый код (clean architecture, SOLID), опыт работы с Git (GitFlow), проведения Code Review * уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации. ### Преимуществом будет: * опыт написания юнит-тестов на python (pytest) * опыт работы с БД (PostgreSQL), написания и оптимизации сложных SQL запросов * опыт в соревнованиях (к примеру Kaggle Expert+, или успехи на других платформах) * знание других языков программирования (например, C++, Java) * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

* офис/гибрид, офис рядом с м. Кутузовская * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.