Senior ML инженер (Рекомендации) (Python, FastAPI)

Ищем Senior Data Scientist в дружную и высокопрофессиональную команду Business Data Science.

От нас – много интересных задач, прекрасный коллектив, потенциал для роста. Гибрид или удалёнка по желанию.

От вас – овладение нашим подклассом задач и необходимым для его решения инструментарием, при желании – решение нестандартных задач и участие в разработке внутреннего инструментария.

Чем мы занимаемся: регрессионные модели на бизнес-данных, помогающие клиентам из крупного и очень крупного бизнеса принимать критически важные для их работы решения.

Что предстоит делать:

• Построение регрессионных моделей на бизнес-данных
  • ETL – выгрузка и загрузка данных
  • Preprocessing – предобработка данных
  • Feature Engineering – формирование предикторов
  • Modeling – построение модели, включая верификацию
  • Reporting – подготовка отчёта по результатам моделирования
• Взаимодействие с внутренними и внешними заказчиками
• Менторинг / курирование младших коллег
• Участие в разработке внутреннего инструментария
• Нестандартные задачи, над которыми стоит поломать голову

Что мы от тебя ждем:

• Опыт моделирования и работы с данными в рабочих проектах, понимание бизнес-смысла в DS
• Уверенное владение Python и соответствующими библиотеками для анализа данных
• Математический фундамент: эконометрика и алгоритмы оптимизации, теория вероятностей и математическая статистика

Будет плюсом:

• Опыт в бизнес-аналитике (бизнес-аналитик, маркетинговый аналитик, стратег) или просто хорошее понимание, как устроен бизнес
• Опыт менторинга младшего коллеги или лидрования небольшой команды
• Интерес к разработке и программированию (есть задачи по созданию и развитию инструментария)
• Опыт разработки и/или аналитики с использованием ИИ

От нас:

• Обучение, тренинги и прозрачный карьерный рост, корпоративный коуч
• Классный офис класса А в башне Империя Москвы-сити
• Комфортная неформальная атмосфера, клубы по интересам, мероприятия
• Оформление по ТК, ДМС со стоматологией после испытательного срока, страхование от несчастных случаев, онкочекапы и мат.помощь
• Бесплатные консультации от психологов, налоговых консультантов и др.
• Корпоративная программа скидок платформы Best Benefits
• Волонтерские программы, платформа для идей и их реализации, благотворительность

Обязанности:

• Организация и ведение операционной деятельности команды: дейли-митинги, спринт-планирования, ретроспективы, проведение демо для заказчика;
• Управление командам разработки ИИ проектов: ML-инженеры, data scientists, backend-разработчики включая описание и постановку задач, архитектурные решения, ревью, рост компетенций, выстраивание процессов поставки в prod;
• Контроль соблюдения сроков и качества результатов по всем активным проектам;
• Проектирование и внедрение LLM решений: NER/классификация/обогащение, semantic search и RAG пайплайны, подготовка датасетов, fine tuning, улучшение метрик;
• Сбор и формализация бизнес-требований, перевод бизнес-проблем в технические задачи с определением метрик эффекта и критериев приёмки;
• Организация процессов тестирования, валидации и мониторинга ML-моделей в продуктовой среде; защита метрик качества перед заказчиком;
• Ведение проектной документации в соответствии с принятыми стандартами и регламентами компании.

Требования:

• Опыт тимлида DS/ML (4+ лет) и общий опыт в IT около 6 лет, с фокусом на end-to-end внедрения AI/ML решений;
• Умение переводить бизнес-проблемы в технические задачи: формулировка AI гипотез, определение метрик успеха, критерии приёмки;
• Опыт оценки трудозатрат для комплексных AI-проектов;
• Инструменты управления: Jira, Confluence или аналоги для трекинга задач, ведения документации и управления бэклогом;
• Понимание полного жизненного цикла ML-проекта: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг;
• Понимание принципов работы LLM, GenAI, RAG и агентных систем — на уровне, достаточном для оценки рисков и постановки задач команде;
• Понимание принципов MLOps: CI/CD для моделей, версионирование данных, автоматизация пайплайнов;
• Высокий уровень владения языком Python и опыт разработки production решений и интеграций с корпоративными системами;
• Практика работы с корпоративными базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, Vertica или аналогичными) и построением витрин/ETL (Airflow, Kafka и т.п.).

Будет плюсом:

• Опыт разработки AI-решений в регулируемых отраслях (нефтегаз, финансы, государственный сектор);
• Опыт формирования и масштабирования AI-команд;
• Базовые знания SQL для самостоятельной работы с данными и понимания задач команды;
• Опыт работы с векторными БД (Qdrant/Milvus) и построением LLM агентов/многошаговых диалогов.

Условия:

• работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);

• оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);

• ДМС со стоматологией с первых недель работы (а не после испытательного срока).

Центр Исследований занимается созданием SoTA технологий искусственного интеллекта для анализа финансовых данных и их применения для AI-трансформации Блока Риски. Наша задача разработать и обучить мультимодальную reasoning модель, объединяющей текстовые данные и цифровые следы клиентов для улучшения качества решений банковских задач.

Обязанности

• проводить генерацию и очистку синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов
• обучать большую мультимодальную LLM (текст + цифровые следы клиентов)
• применять RL подходы для улучшения reasoning способностей модели
• выполнять валидацию на современных бенчмарках разработанного решения с точки зрения точности и корректности рассуждений
• оценивать решения на real-world данных.

Железо и данные:

• выделенный кластер 500+ GPU A100 80GB
• Spark/Hadoop для работы с Big Data
• доступ ко всем банковским данным, необходимым для построения решения.

Требования

• опыт работы от 3-х лет
• глубокие знания ML/DL (трансформеры, большие языковые модели)
• уверенный опыт обучения LLM моделей
• уверенные знания Python: torch, transformers, peft
• Английский B2+.

Будет плюсом:

• опыт работы с мультимодальными моделями
• знание методов RL для LLM (RLHF, DPO, GRPO, RLVR, GSPO)
• опыт распределенного обучения больших моделей (FSDP, ZeRO, Mixed-precision, Tensor/Pipeline Parallelism)
• публикации в топовых журналах (Q1) или конференциях (A-A*)
• общее понимание современных ИИ-инструментов и их возможностей.

Условия

• комфортный современный офис м. Кутузовский пр. или м. Волгоградский проспект
• формат работы - офис
• ежегодный пересмотр зарплаты 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 (для вакансий уровня Junior)
• 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.