Data Scientist (LLM & ML) в команду «История операций» СберБанк Онлайн

We are looking for a Junior Research Scientist to work on foundation models for financial data. Several of them already run in production on bureau, transactional and graph data; your work is to extend that line to new data domains and new downstream tasks — credit risk, acquisition, anti-fraud, LTV forecasting.

We work with Python, PyTorch, MLFlow, AWS, Snowflake and modern AI coding tools such as Claude Code, OpenAI Codex and Cursor.

This is a great opportunity for someone at the beginning of their career and who wants to work on large-scale, technically challenging projects. 

Challenges that await you:

• Train self-supervised models on discrete sequences to beat the SOTA and achieve business impact in downstream tasks across Plata, such as: credit risk, transaction anti-fraud, acquisition and LTV forecasting
• Stay on top of SOTA research, applying the latest NLP and DL techniques to fintech models
• Work with large multimodal datasets: tabular, behavioral, transactional, device and network, text, time series, graphs
• Optimize the utilization of compute resources for both training and inference
• Own and develop solutions end-to-end, from idea to data collection to experiments to training runs to inference optimization to evaluating impact
• Perform rigorous evaluations
• Write articles and speak at industry conferences

What makes you a great fit:

• Education: mathematics, engineering, computer science, artificial intelligence or another strong quantitative field
• Strong foundation in machine learning and deep learning, with hands-on experience building and experimenting with models using PyTorch and LLMs
• Understanding of dataset design and data mixing for deep learning training
• Demonstrated understanding of how to maximize the utilization of compute resources and efficiently perform experiments to validate research ideas
• Solid communication skills
• High autonomy and ownership

Your bonus skills:

• Published research in machine learning or deep learning
• Personal projects or startup experience in AI, machine learning or deep learning
• Internship experience in research, ML or DL teams
• B1 or higher English level for effective communication with an international team

Our ways of working:

• Innovative Spirit: A commitment to creativity and groundbreaking solutions
• Honest Feedback: valuing open, transparent communication
• Supportive Team: a strong, collaborative community
• Celebrating Achievements: recognizing our wins together
• High-Tech Environment: a team full of smart and revolutionary people who dare to challenge the status quo of incumbent finances 

Our benefits:

• Relocation support to one of our hubs — Serbia, Georgia or Mexico — with assistance for the employee and their family
• Flexible work from one of our offices or remotely within time zones from GMT-2 to GMT+5
• Healthcare Coverage
• Education Budget: Language lessons, professional training and certifications
• Wellness Budget: Mental health and fitness activity reimbursements
• Vacation policy: 20 days of annual leave and paid sick leave

Наша команда развивает продвинутые способности Alice AI LLM, обучая наши модели решать самые нетривиальные задачи.

Мы фокусируемся на сценариях, где требуются сложные рассуждения, написание качественного кода и уверенное использование инструментов, таких как code sandbox и поиск. Наша ключевая цель — сделать Алису экспертным ассистентом, способным справляться с самыми сложными запросами пользователей.

Развитие рассуждающей модели

Ваша главная задача — учить одну из самых сильных рассуждающих моделей. Возможные задачи: сбор и поддержка пайплайнов генерации сред для RL для новых способностей Алисы; стабилизация RL-обучения нашей рассуждающей модели на масштабе траекторий, состоящих из сотен вызовов тулов; разбор ситуаций, где, как и почему модель ошибается на тяжёлых фактовых запросах, и перевод этого в успешный сигнал для обучения.

Обучение моделей и анализ экспериментов

Вам предстоит работать в RnD-цикле экспериментов над элайнментом рассуждающих моделей — от формирования гипотез до анализа результатов и выбора дальнейших шагов. Вам также нужно будет взаимодействовать с аналитиками для построения стабильных замеров и искать точки роста инфраструктуры — с общей целью обучения лучшей возможной модели.

Поиск новых направлений

Исследования LLM — очень бурно развивающаяся область с постоянно появляющимися моделями, статьями и даже направлениями. В нашей работе важно уметь выделять хорошо масштабирующиеся подходы, которые помогут достичь наших целей. Вы будете экспериментировать с самыми перспективными и свежими идеями.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно программируете на Python и внедряли в продакшен исследовательские пайплайны
* Хорошо разбираетесь в LLM и имеете опыт работы в NLP/DL
* Умеете формулировать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки
* Готовы работать с неопределённостью и выбирать самое важное направление

* Занимались файн-тюнингом или RL больших языковых моделей
* Работали в среде, требующей глубокого ресёрча (например, в AI или quantitative research)
* Собирали сложные бенчмарки для языковых моделей
* Публиковали статьи на тему языковых моделей и/или RL

Мы, команда AI агентов, создаём новый способ взаимодействия с привычными продуктами 2ГИС и Отелло. Считаем, что в ближайшем будущем общение с AI-агентами станет таким же естественным, как использование мобильных приложений сейчас. Ищем Data Scientist, который поможет нам воплотить это будущее в жизнь.

Стек: OpenAI GigaChat MCP Python Postgresql Langfuse CI/CD Docker Kubernetes

Что предстоит делать

• Разрабатывать ассистентов на базе API 2гис с текстовым и голосовыми интерфейсами.
• Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения.
• Активно следить за best practice и open source решениями.
• Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать их мониторинг.
• Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по развитию/оптимизации.

Что ожидаем

• Опыт разработки / data science от 3-х лет.
• Понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools).
• Опыт использования СhatGPT и других открытых или закрытых LLM, понимание возможностей и ограничений.
• Опыт работы с одним из фреймворков для написания LLM пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack и т.п.
• Опыт деплоя сервисов в прод.

Почему у нас хорошо

2ГИС — аккредитованная IT-компания. Полностью белая зарплата. Для нас важен специалист, а не его локация. Можно работать удалённо. Если хочешь работать в гибридном формате, у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске. А также коворкинги в других городах. Заботимся о здоровье: ДМС и возможность получать онлайн-консультации терапевта, невролога, психолога и медицинского агента. Если хочешь делиться своим опытом, мы только за — поможем с выступлениями на конференциях и статьями для Хабра.