Team Lead Data Science NLP
Мы разрабатываем LegalTech-продукты на основе передовых NLP-моделей. Наши решения ежедневно анализируют сотни типов юридических документов, извлекают из них знания и помогают людям принимать с их помощью ответственные решения. Это позволяе…
сбер · На сервисе с: 19.06.26 18:45
↑ Вакансия с автоподнятиемМы разрабатываем LegalTech-продукты на основе передовых NLP-моделей. Наши решения ежедневно анализируют сотни типов юридических документов, извлекают из них знания и помогают людям принимать с их помощью ответственные решения. Это позволяет оптимизировать работу банка по правовым рискам кредитных сделок с минимальным участием человека.
— Решение сложных задач по созданию разнообразных AI-сервисов в юридической сфере с использованием LLM GigaChat;
— Исследование и подбор передовых решений, быстрая оценка их эффективности, оценка необходимых ресурсов (данные, вычисления), проверка гипотез, разработка плана разработки;
— Формирование требований к разметке: вопросов-ответов и чатов для задачи дообучения LLM на специализированном юридическом домене, взаимодействие с юристами и специалистами по разметке;
— Повышение качества генерации LLM за счет использования продвинутых техник промтинга (CoT, ToT, ReAct, Planning, etc);
— Создание собственных AI-агентов, решающих юридические задачи шаг за шагом;
— Участие в создании специализированного юридического бенчмарка для оценки способностей LLM;
— Желание разобраться в нюансах нашей доменной области.
— Опыт разработки NLP-моделей от 3-х лет;
— Знание передовых подходов, умение объяснить их команде;
— Отличное знание основ Data Science — от линейной алгебры и теории вероятностей до DNN и RLHF;
— Понимание архитектуры и принципов устройства и обучения больших лингвистических моделей (LLM) и генеративных трансформеров типа GPT/Bert;
— Понимание принципов обучения и применения моделей обучения с подкреплением (Reinforced Learning);
— Понимание основных методов Machine Learning (regressions, clustering, decision trees, и т.д.), уверенное знание когда их применять, а когда не надо;
— Оценка вычислительной сложности всего Pipeline, применение классических алгоритмов для её снижения;
— Готовность браться за нестандартные, сложные задачи;
— Быстро проверять гипотезы на небольших мощностях и масштабировать успешные решения;
— Умение оценивать прогресс решения на цифрах;
— Готовность работать в команде и применять Git, Jira, Confluence и другие средства командной работы;
— Высокая степень самоорганизации.
— Страшно интересные NLP задачи в самой сложной области предметных знаний (GPT + Legal domain);
— Возможность обучения и развития, участия в конференциях от Сбера;
— Уютный офис с печеньем и другими удобствами;
— Социальный пакет (ДМС, фитнес, льготное страхование).
Похожие вакансии Data Science & ML
Управление Модельных Рисков - «by-design» уникальное подразделение, которое «видит» все AI/ML модели Банка, понимает процессы/точки принятия решений моделями, кривая обучения у наших сотрудников «круче», чем в подразделениях, разрабатывающих модели.
Наша цель – помочь Банку зарабатывать больше и улучшать клиентский опыт за счет повышения эффективности моделей и их использования в Бизнес процессах.
Мы ищем DS/Quant с экспертизой на стыке финансовой математики, торговых алгоритмов и ML для работы в напралении Модельного Риска Торговой Книги. Вы будете выступать ключевым звеном контроля качества моделей и агентов, используемых в оценке рисков и ценообразовании финансовых инструментов.
Обязанности
- оценка качества моделей ClassicML, работающих на финансовых рынках, в том числе: торговые алгоритмы, оценка эластичности по цене, кластеризация клиентов и т.д.
- проведение независимой оценки качества моделей прайсинга финансовых инструментов, а также риск-моделей (включая VaR, CVA, PFE)
- анализ корректности математических предпосылок, устойчивости моделей и их соответствия бизнес-требованиям и рыночным условиям
- оценка и контроль рисков агентов, работающих в торговых алгоритмах, процессах прайсинга финансовых инструментов и оценки рыночных рисков
- создание инструментов для автоматизации процессов мониторинга моделей и агентов с использованием Python
- подготовка аналитических заключений по результатам валидации, формирование рекомендаций по доработке моделей
- презентация результатов работы, аргументация выводов и защита предложенных решений перед разработчиками моделей, риск-менеджментом и бизнес-заказчиками.
Будет плюсом:
- навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
Требования
- знание теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов
- опыт работы на стороне разработки или валидации ClassicML моделей
- уверенные навыки программирования на Python, опыт разработки структурированного и поддерживаемого кода
- знание базовых принципов построения моделей прайсинга производных финансовых инструментов
- опыт работы с количественными моделями в финансах или смежных областях будет преимуществом
- участие в летних школах или курсах: Vega, ЦМФ – также является преимуществом.
Условия
- работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- 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.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.