Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)

Описание

Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения. Сейчас у нас открыты две роли и вы можете выбрать направление, ближе к вашим интересам и опыту: 1\. Validation DS — фокус на анализе, построении и валидации моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка 2\. LLM / GenAI DS — разработка собственного решения на основе больших языковых моделей, включая агентов и инструменты автоматизации проверки.

Обязанности

Для Validation DS-направления: * разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии) * проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков. * разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки * автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг) * проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка. Для LLM-направления: * погружаться в предметную область — валидацию моделей и автоматизацию этого процесса с помощью LLM * разрабатывать агентов и инструменты, переводящие бизнес-задачи в технические пайплайны * проводить полный цикл разработки GenAI-решений: от постановки задачи до внедрения и анализа результатов * исследовать и применять SOTA-подходы в области LLM и агентизации. Технологический стек Базовый стек: python, pandas, pytorch Будет плюсом: \+ для Classic ML: Spark, уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed) \+ LLM / GenAI:langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др. Инфраструктура: \- собственный Hadoop-кластер приличных размеров \- GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)

Требования

* высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук * от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях) * глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей * опыт применения основных библиотек анализа данных. * базовые знания bash и git * для LLM-направления — желателен опыт работы с NLP и GenAI (от 1 года) Будет плюсом: \- опыт построения индустриальных решений или pet-проектов с LLM \- навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.

Условия

* возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект * участие в уникальных масштабных проектах по развитию AI * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * формат работы: гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.