
сбер · Москва · 1 день назад
↑ Вакансия с автоподнятиемМы разрабатываем AI-агентов для продуктовых команд и ТОП-процессов Блока "Стратегия и развитие", совмещая Classic NLP, LLM-based и мультиагентные подходы с целью повышения внутренней эффективности и автономизации задач на основе Leading Edge технологий в области AI.
Разработка и внедрение AI-агентов для самых приоритетных стратегических процессов банка с потенциалом переиспользования на внешнем рынке.
Создание SotA-решений с учетом специфики банка.
Разработка и внедрение ML-моделей и AI-агентов от этапа MVP до ПРОМ (CRISP-DM).
Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering и др.
Создание мультиагентных пайплайнов на основе фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain).
Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера на основе внутренних и внешних данных (In-Context Learning, Prompt Tuning, RAG, PEFT).
Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека.
Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования.
Образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ.
Опыт в разработке NLP моделей (обязательно) и рекомендательных систем (желательно).
Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM).
Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов.
Высокий уровень владения ядром Python и SQL.
Свободное владение базовыми библиотеками на Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.
Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers.
Опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp.
WEB-фреймворки: FastAPI (async methods), Flask и др.
Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.).
Контейнеризация: Docker, OpenShift.
Ипотека выгоднее на 7% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
Бесплатная подписка СберПрайм+.
Скидки на продукты компаний-партнеров.
ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
Корпоративная пенсионная программа.
Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.