Senior/Lead Data Scientist (AI in Operations)

Описание

Проект: «Цифровые знания» — универсальный ИИ-сервис знаний + универсальный ИИ-агент для быстрого запуска автоматизации по СОП/инструкциям

Обязанности

1) Данные и платформенный контур * Построить конвейер из разнородных источников (PDF/DOCX/HTML/Confluence/БЗ) с OCR и извлечением структуры (таблицы, шаги процедуры, ветвления, исключения) * Спроектировать машиночитаемый формат инструкции (DSL/JSON) и версии/жизненный цикл знаний (версионирование, диффы, аудит, трассировка изменений) 2) Автогенерация промтов и мультиагентные сценарии * Реализовать инструмент авто-формирования промтов для ролей агентов на основе структуры СОП * Генерировать/оркестрировать мультиагентные цепочки «из инструкции»: роли, контракты между агентами, требования к интеграциям, схемы эскалаций 3) Обучение и адаптация моделей * Собирать датасеты из инструкций: пары (шаг → действие/контроль/артефакт), контрпримеры, негативные семплы * Автоматически генерировать синтетические данные и проверки (self-play, consistency checks) 4) Прод и MLOps * Пайплайны ML: версия данных/моделей, CI/CD, feature/embedding store, каталоги экспериментов, калибровка * Логи соответствия СОП: «evidence-by-step», отчёты аудита, привязка к версии инструкции

Требования

* 4–6+ лет в Applied ML/NLP и/или Data/ML Platform, продовые запуск и поддержка. * Сильный Python (типичный стек: FastAPI, asyncio, pydantic), уверенный SQL. * Практика с LLM/NLP: эмбеддинги, RAG, rerankers, инструменты наподобие LangChain/LlamaIndex (или свой оркестратор). * Векторные БД (Faiss/Milvus/pgvector/Pinecone) и классические хранилища (Postgres/ClickHouse/Elastic). * Опыт проектирования метрик качества для LLM-систем (retrieval/answer quality, latency, cost) Будет плюсом: * Опыт с открытыми и коммерческими LLM. * Док-парсинг: layout/структурные модели (LayoutLM/Donut/DocTR), таблицы/диаграммы, распознавание шагов/ветвлений. * Онтологии/знаниевые графы (RDF/OWL), декларативные DSL, BPMN/DMN. * Domain: операционные центры, контакт-центры, BPO, комплаенс-процессы. * Инструменты наблюдаемости за LLM (Langfuse/Arize Phoenix/OpenTelemetry) * Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

* Влияние на ядро продукта: вы определяете формат инструкции, контуры RAG и обучение агентов. * Продуктовая роль end-to-end: от дизайна данных до прод-инференса и метрик. * Современный стек, свобода выбора решений, быстрые итерации * Возможен гибридный формат работы * 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, 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.