Руководитель направления по исследованию данных/Lead Data Scientist (СБОЛ)

Описание

Сбербанк Онлайн (СБОЛ) — приложения с 80+ млн клиентов. В приложении помимо привычного и классического функционала мы развиваем ИИ-сервисы, основной из которых это ИИ-Помощник. Основной вызов для нас — используя привычный клиентам поиск по СБОЛу, дополнить его функциональностью ИИ-Помощника так, чтобы без потери качества базовых функций научиться решать более сложные клиентские задачи. С участием Lead Data Scientist мы хотим: * развить компетенцию DS на уровне подразделения. Это включает в себя работу с теми командами, которые занимаются или готовятся заниматься агентами или функциями для ИИ-Помощника. * определить вектор развития Поиска с ИИ-помощником в СБОЛе, совместно с другими командами. Это направление во многом связано с адаптацией LLM под специфику продукта и с оценкой качества Поиска и ИИ-Помощника — и далее с изменениями, которые необходимо будет сделать по результатам оценок. С одной стороны - это исследования данных и проверка гипотез, а с другой — выстраивание общего и прозрачного процесса.

Обязанности

LLM-ориентированные решения:  * оптимизация производительности LLM в production (скорость, стоимость, точность) * проектирование и разработка пайплайнов для получения обработки данных (RAG, агентские системы, семантический поиск). Работа с данными: * пайплайны работы с данными * постановка требований к разметке * контроль качества датасетов * оценка ROI ML-фич через метрики / эксперименты. Лидерство и экспертиза:  * умение переводить бизнес цели в ML – задачи, формирование требований к DS командам, участие в стратегии развития продукта и команды * участие в постановке технических требований и взаимодействие с бизнес-заказчиками * проработка с продуктами, системными аналитиками, смежными командами требований и вариантов решения задач * проработка с отделом обучения тестовой и обучающей разметки для обучения юридическим навыкам GigaChat и других LLM * подбор и развитие людей, менторство младших коллег, разработка best practices для команды * анализ рисков и поиск компромиссов между качеством моделей, скоростью и стоимостью. Продакшен-инжиниринг:  * внедрение DS-моделей в production с использованием MLOps-практик. (CI/CD мониторинг, A/B-тесты).

Требования

* высшее образование, опыт работы от 5 лет в DS/NLP, включая от 1 года работы с LLM, опыт с production  * готовность как писать код, пайплайны, обучать модели, так и писать документацию, проектировать системы и готовить спецификации на модели, данные, пайплайны * глубокая экспертиза в адаптации LLM: SFT, RLHF, LoRA, prompt engineering * опыт построения RAG-систем, агентских пайплайнов и сервисов на основе LLM, знание современных фреймворков (PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex) * понимание компонентов инфраструктуры: Docker, Kubernetes, облачные платформы, MLOps: CI/CD, мониторинг дрифта данных, логирование * опыт трансформации бизнес-задач в технические требования * умение оценивать ROI DS-решений и балансировать между инновациями и практичностью, умение быстро делать прототипы решений и искать баланс между скоростью/качеством/производительностью.

Условия

* формат работы: офис в Москве, гибрид - по договоренности, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к.1 * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.