Data Scientist (Junior–Middle)

AI-команда блока развития клиентского опыта B2C приглашает опытного AI-инженера для участия в создании AI-агентов и LLM-решений, которые улучшают взаимодействие с клиентами - как внешними, так и внутренними пользователями Сбера.

Мы строим передовые AI-инструменты на основе LLM, автоматизируем процессы и делаем сервисы персонализированными. Вы станете ключевым участником команды, которая внедряет AI-решения в реальные бизнес-процессы.

Наше управление состоит из 45+ специалистов: Data Scientists, AI и ML-инженеров, MLOps и Project-менеджеров. Мы активно развиваем решения на базе LLM, трансформируя клиентский опыт.

Обязанности

• разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
• дообучать LLM (на базе GigaChat) под конкретные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA)
• оборачивать разработанные модели и бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
• переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения.

Требования

• опыт: от 3 лет в Data Science или NLP с уверенным практическим применением LLM
• LLM & Agents: опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем или AI-агентов. Знание основных фреймворков: LangChain, LangGraph или аналогов
• NLP & ML: глубокое понимание NLP - от классических подходов (TF-IDF) до современных трансформеров и LLM; знание основных принципов и алгоритмов классического ML
• Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)
• Инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код на Python
• Владение Git, SQL, Bash, Docker.

будет плюсом:

• опыт интеграции AI-агентов и ML-моделей в высоконагруженные сервисы
• интерес к SOTA-подходам в агентной разработке
• практическое применение фреймворка DeepAgents в PET проектах
• опыт работы с Kubernetes.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Обязанности:

• Управлять стратегическим развитием модельных решений и их применением в кредитовании МСБ
• Формировать техническое задание на разработку моделей для кредитного процесса МСБ, координировать процесс разработки со стороны заказчика (риски МСБ), осуществлять приемку моделей
• Поддерживать процедуру первичной и ежегодной валидации со стороны заказчика с целью получения репрезентативной оценки моделей с учетом особенностей бизнес-процесса применения данных моделей, устранять выявленные замечания и риски
• Ставить техническое задание на применение моделей в Системе принятия решений (СПР), в т.ч. устанавливать уровни отсечения по моделям и калибровочные коэффициенты
• Формировать задание на мониторинг моделей с учетом специфики бизнес-процесса применения, осуществлять приемку дашбордов, контролировать качество моделей и анализировать отклонения, информировать руководство и портфельную команду о всех существенных рисках/изменениях, проактивно реагировать на сигналы мониторинга
• Формировать стандарт оценки финансового эффекта от применения моделей в кредитовании МСБ, согласовывать его с заинтересованными подразделениями, проводить в соответствии с ним оценку новых и действующих моделей
• Взаимодействовать с риск‑менеджерами, IT, финансовым департаментом и другими подразделениями для согласования требований и оценки модельных рисков
• Поддерживать портфель моделей, внедрять лучшие практики ML/AI и обеспечивать соответствие регуляторным требованиям

Требования:

• Опыт работы по направлению 3-5 лет ( из которых на руководящей должности 1-3 года)
• Уверенное владение теорией моделирования риск-моделей / поведенческих моделей продвинутой аналитики, ценообразования кредитного бизнеса (фондирование, резервирование, lifetime доходность, прибыль, EROA, EROE, NCL)
• Опыт внедрения решений на базе ML, участие в построения клиентских поведенческих моделей и внедрения в бизнес-процессы
• Уверенное владение Excel с макросами, Python, Sql
• Знание регуляторных требований ЦБ РФ к моделям кредитного риска
• Понимание стандартов МСФО 9 в части оценки обесценения финансовых активов
• Знание принципов управления модельными рисками (Model Risk Management)

Условия:

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
• Работа в гибридном графике
• Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
• Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
• Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
• Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
• Предложения от банка только для сотрудников: льготные условия обслуживания карты Cash Back и другие предложения

О команде:

Планирование движения автономного автомобиля и предсказание движения всех участников вокруг него - это сложная и крайне важная задача, учитывающая множество факторов. Качественно планируя и предугадывая будущее такой автомобиль сможет обеспечить комфорт пассажиров и избежать потенциальных коллизий.

Мы ищем опытного Специалиста с глубокими знаниями в области нейронных сетей, математики и статистики.

Чем предстоит заниматься:

• Выдвижение гипотез;
• Работа с данными;
• Работа с архитектурой модели, выдвижение идей по внесению изменений;
• Анализ результатов экспериментов, проведенных на реальном автономном автомобиле.

Что мы ждем от кандидата:

• Опыт обучения нейросетевых моделей и интеграции ML-модели в production-среду;
• Уверенное знание и применение архитектуры Transformer, умение писать качественный код на Python, опыт работы с PyTorch;
• Глубокие знания теоретических основ нейронных сетей, методов машинного обучения и понимание классических алгоритмов и структур данных;
• Навык чтения статей об ML, контроль за развитием этой области и опыт работы с AI-агентами;
• Умеете выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Cuda;
• Опыт с TensorRT и оптимизацией производительности;
• Знание С++ / ROS.