Руководитель команды RnD Data Science
Управление «Моделирование и исследование данных» — центр экспертизы Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы создаем и внедряем E2E-решения на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, которые напрямую влияют на ключевые бизнес-пр…
сбер · На сервисе с: 28.06.26 12:05
↑ Вакансия с автоподнятиемУправление «Моделирование и исследование данных» — центр экспертизы Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы создаем и внедряем E2E-решения на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, которые напрямую влияют на ключевые бизнес-процессы и клиентский опыт в отделениях Сбера. Для усиления нашего стратегического R&D-направления ищем опытного лидера, который будет формировать технологическую повестку и доводить передовые AI-инициативы до реального бизнес-эффекта.
Наша исследовательская AI-команда развивает Copilot сотрудника банка — виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом. Сейчас Copilot работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.
Обязанности
- Стратегическое лидерство R&D-направления: Поиск, оценка и внедрение новых технологий (ML/DL/LLM, агенты), формирование технологического видения развития AI в Блоке.
- Управление портфелем AI-проектов: Ответственность за жизненный цикл E2E-проектов — от анализа бизнес-проблемы до промышленного внедрения в бизнес-процесс.
- Руководство командой: Управление командой Data Scientist (постановка задач, менторинг, развитие компетенций, оценка эффективности).
- Ключевая коммуникация с заказчиками: глубокое погружение в бизнес-процессы, трансляция сложных технических концепций на язык бизнес-ценности, оценка трудоемкости и управление ожиданиями.
Требования
- Опыт руководства командой Data Scientist/ML от 2-х лет.
- Глубокий экспертный бэкграунд в Data Science: опыт работы с ML/DL/NLP от 5+ лет, понимание полного цикла разработки и внедрения моделей.
- Доказанный опыт успешного вывода в продакшн сложных ML/AI-решений, включая LLM-решения и агентов.
- Продвинутые soft skills: лидерство, стратегическое мышление, умение вести переговоры и аргументированно отстаивать позицию на всех уровнях управления.
- Опыт разработки на Python, уверенное владение стеком DS/ML, опыт работы с большими данными (Hadoop/Spark, GreenPlum, SQL).
- Знание основ управления проектами (Agile/Scrum, Waterfall).
Условия
- Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;
- График 5/2, офис на м. Кутузовская;
- Режим работы на выбор — офис или гибрид.
- Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);
- ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;
- Социальная поддержка сотрудников;
- Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка — на основе передового опыта и инновационных идей;
- Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;
- Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;
- Корпоративная пенсионная программа.
Похожие вакансии Data Science & ML
Привет! Это команда Внутренних сервисов.
Мы развиваем систему интеллектуального распознавания документов, которой пользуются внутренние сервисы компании. Система уже работает в проде и распознаёт 30+ видов документов.
Сейчас мы ищем Senior ML-инженера, который будет развивать существующий ML-продукт: улучшать качество распознавания и извлечения информации из документов, дообучать LLM под конкретные задачи и запускать новые сценарии в production.
Мы активно используем LLM — с их помощью решаем задачи, для которых раньше требовались сложные CV-пайплайны.
Наш стек
Python, PyTorch, Transformers, LLM, PostgreSQL, Redis, Kubernetes, Docker.
Вы будете
Развивать существующую систему распознавания документов и улучшать качество её работы.
Обучать и дообучать LLM под задачи распознавания, классификации, извлечения и структурирования информации из документов.
Исследовать новые подходы к применению LLM и выбирать модели и методы обучения под конкретные задачи.
Запускать ML-решения в production, анализировать их качество и улучшать существующие пайплайны.
Работать на стыке ML, NLP и Computer Vision: решать задачи обработки документов, где LLM дополняют или заменяют классические CV-подходы.
Примеры задач
Распознавание и парсинг сканов ЭТК — от паспортов до заграничных документов.
Классификация резюме и других документов.
Саммаризация документов.
Извлечение структурированной информации из неструктурированных документов с помощью LLM.
Дообучение LLM под конкретные задачи распознавания документов.
Исследование новых моделей и подходов, которые могут улучшить качество или упростить существующие решения.
Нам важно
Сильная база в Machine Learning и Deep Learning.
Практический опыт обучения и дообучения LLM.
Опыт работы с Python и современным ML-стеком.
Понимание подходов к оценке качества ML-моделей и умение анализировать результаты экспериментов.
Опыт внедрения ML-моделей в production.
Способность самостоятельно разбираться в новой задаче, выбирать подход к её решению и доводить результат до production.
Будет плюсом
Опыт работы с OCR и задачами распознавания документов.
Опыт в NLP и работе с LLM для извлечения и структурирования информации.
Опыт работы с Computer Vision.
Опыт использования LoRA, PEFT и других подходов к эффективному дообучению LLM.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.