Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка.
Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения.
Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E)
Мы в поиске играющего тренера - руководителя направления анализа и подготовки данных для AI. Команда 5 человек
-
создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR)
-
построение online/offline метрик качества, написание методологий оценки для мониторинга качества и регрессионного тестирования
-
проводить эксперименты, проверять гипотезы по улучшению текущих AI-решений
-
выявлять уязвимости в качестве в AI-пайплайнах и оперативно предлагать решения для устранения проблем в production (проводить A/B-тестирования)
-
отвечать за качество данных и методологию их подготовки для AI/ML-проектов
-
поддержка и оптимизация полного цикла работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметка, авто-разметка (LLM-as-a-judge), валидация
-
автоматизация data-циклов: сбор данных, разметка, подсчет метрик, оценка качества
-
совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и к данным (состав, объем и качество датасетов)
-
руководить командой Data-аналитиков, Data-менеджеров, разметчиков
-
говорить на одном языке с «бизнесом» и ML-инженерами: сбор и анализ бизнес-требований, понимание применимости и ограничений AI.
-
любить data-driven подход)
-
кросс-функциональное уметь разговаривать с DS и разработчиками
-
python, SQL, уверенный vibe-coding
-
понимание процесса деплоя моделей
-
понимание работы LLM и знание понятий типа RAG, fine tuning, skills/tools, Data Governance
-
знание подходов по оценке качества LLM, RAG
-
знание матстата
-
jira, agile итд
-
soft skills (уверенный problem-solving)
-
системное мышление
Будет плюсом:
-
опыт построения процессов по оценке качества GenAI
-
опыт работы с данными для LLM и AI-агентов
-
опыт управления разметчиками
-
опыт создания пайплайнов data lifecycle
-
знакомство с LabelStudio, Toloka
-
опыт работы с качеством разметки (consistency, honeypots, golden dataset)
-
комфортный современный офис - м. Кутузовская
-
гибридный формат работы
-
ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
-
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
-
корпоративная пенсионная программа.