Вакансия: Data scientist
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей. Ищем Middle Data Scientist в NLP, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы. Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду. Обязанности Создание и развитие решений с задействованием IA-агентов (полноценные мультиагентские системы). Создание Retrieval Augmented Generation (RAG) Разработка и поддержка моделей машинного обучения (ML), включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса. Дообучение и адаптация открытых LLM: файнтюнинг, Self-Supervised Learning, LoRAСоздание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности. Реализация моделей распознавания объектов и обнаружения артефактов на изображениях. Требования Опыт в ML от 3 лет. Опыт создания агентов на LangChain или GigaChain. Знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling для моделей. Опыт работы с RAG. Опыт решения бизнес-задач с использованием различных LLM-моделей (BERT, RoBERT, XLNet, LLaMA) не только через Hugging Face, а файнтюниг с PyTorch Запуск LLM локально, понимание чем отличаются LLaMA, Qwen, DeepSeek и пр. будет весомым плюсом. Что мы оцениваем особо высоко: Проактивность и самостоятельность в работе. Способность брать ответственность за принятые решения и стремление к постоянному развитию профессиональных навыков. Высокая продуктивность и умение быстро осваивать новые направления и подходы. Желательные компетенции: Опыт работы с задачами Anomaly Detection и Named Entity Recognition / Object Extraction. Навыки работы с потоковыми системами типа Apache Kafka. Владение технологиями видеоаналитики и опыта работы с моделями оценки позы (pose estimation). Хорошее представление о структуре изображений и фильтрации визуальных данных. Используемые технологии: Python Spring (IoC/DI, beans) Hadoop, Spark, Kafka, Elasticsearch SOAP, REST Bitbucket, Jira, Confluence, Jenkins, OpenShift Условия Офис\гибрид метро Кутузовская Полностью белая зарплата плюс ежегодная премия. Возможность профессионального роста и корпоративного обучения. Корпоративное медицинское страхование и дополнительные льготы сотрудникам. Программы поддержки здоровья семьи сотрудника. Дополнительные выплаты в экстренных жизненных ситуациях. Привилегированные условия кредитования. Специальные скидки и акции от партнёров компании (спортивные занятия, страховка, путешествия).
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
