ML Engineer (Python)

Мы - направление Сбербанк Онлайн и AI-помощник в дивизионе Премиальный сегмент. Наша общая цель – развивать интеллектуальные сервисы для повышения качества обслуживания премиальных клиентов и эффективности работы сотрудников.

Одно из ключевых направлений – комплексный AI-анализ коммуникаций менеджеров с клиентами: анализ транскрибированных диалогов и аудиосигнала, контроль стандартов обслуживания, выявление эскалаций и пропущенных элементов, анализ тональности и речевых характеристик, а также формирование рекомендаций для сотрудников и руководителей.

Почему мы:

·      Развиваем прикладные AI-решения, которые быстро проверяются на реальных бизнес-сценариях;

·      Есть возможность работать не только с LLM и prompt-based подходами, но и с классическим ML, NLP, Speech и собственными моделями;

·      Доступна внутренняя инфраструктура для обучения моделей и использования GPU-ресурсов;

·      Можно участвовать в развитии решений на базе GigaChat, RAG, LoRA и агентных подходов;

·      Небольшая AI-команда: заметное влияние на архитектуру, эксперименты и итоговый продукт;

·      Сильное бизнес- и IT-окружение, высокие темпы вывода решений в эксплуатацию.

·      разрабатывать и улучшать ML/NLP/LLM-компоненты для анализа коммуникаций менеджеров с клиентами

·      работать с текстом и аудио: исследовать тональность, речевые паттерны, паузы, темп и другие доступные признаки коммуникации

·      решать задачи классификации, скоринга и извлечения признаков из диалогов: эскалации, тематики, соблюдение стандартов, обязательства перед клиентом и другие бизнес-сигналы

·      разрабатывать и сравнивать baseline-подходы: правила, prompt-based LLM, классический ML, нейросетевые модели и их комбинации

·      готовить данные для экспериментов, формировать обучающие и валидационные выборки, проводить error analysis

·      оценивать качество моделей и LLM-компонентов, подбирать метрики и критерии приемки

·      участвовать в fine-tuning/LoRA и обучении собственных моделей там, где это оправдано и доступно во внутреннем контуре

·      участвовать в развитии RAG- и агентных сценариев на базе внутренних AI-решений

·      совместно с Python-разработчиком и аналитиками проектировать AI-pipeline от входных данных до результата, доступного бизнес-системам

·      участвовать в Code Review, технических обсуждениях, документировании решений и выводе AI-компонентов в промышленную эксплуатацию.

·      хорошее знание Python

·      поонимание основ машинного обучения: постановка задачи, подготовка данных, обучение, валидация, переобучение, data leakage и выбор метрик

·     практический опыт с базовым стеком web-frameworks python и/или другими современными инструментами

·      понимание принципов работы LLM, prompt engineering, RAG и подходов к оценке качества генеративных моделей

·      умение проводить воспроизводимые эксперименты и аргументированно сравнивать несколько подходов к одной задаче

·      знание NumPy, pandas и scikit-learn либо сопоставимых инструментов

Будет плюсом:

·      опыт Speech/Audio ML: acoustic features или анализ эмоций по аудио

·      опыт в NLP: классификация текстов, embeddings, transformers, извлечение признаков или близкие задачи

·      опыт fine-tuning LLM, LoRA, работы с embeddings и векторным поиском

·      опыт с CatBoost/LightGBM и predictive ML-задачами

·      опыт разработки или эксплуатации ML-сервисов, контейнеризации и оркестрации

·      опыт работы в крупных корпоративных контурах с повышенными требованиями к безопасности.

·      гибкий график начала рабочего дня

·      уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от ваших ожиданий

·      команда профессионалов своего дела

·      возможность развития по направлениям

·      ДМС с 1-го дня работы

·      обучение и сертификация за счет компании (в том числе обучение английскому языку компенсируется)

·      скидки от партнеров и корпоративные программы

·      рыночная заработная плата и годовая премия по итогам

·      выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании;

·      наставник на период адаптации и корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию

·      сплоченная команда, agile-практики и помощь в профессиональном развитии.