Вакансия: Middle/Senior Data Scientist LLM (команда B2C)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений. У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас мы активно развиваем новые сценарии применения агента и повышаем эффективность существующего решения. Обязанности Адаптировать и масштабировать текущего агента под новые бизнес-направления Проводить эксперименты по улучшению текущей архитектуры агента и механизмов поиска Совместно с DE искать новые источники данных и тестировать их применимость в агенте Разрабатывать методологию оценки качества, взаимодействовать с разметчиками, настраивать llm-as-a-judge (в том числе дообучение) Совместно с MLE из команды выводить новые модели/подходы в прод. Требования Опыт в машинном обучении и NLP от 1 года (Middle) / от 3 лет (Senior) Знание, понимание архитектур и опыт работы с моделями, такими как GPT, BERT и их аналогами Уверенное владение Python и ML-стеком (PyTorch, transformers) на уровне написания кастомных циклов обучения и инференса Опыт успешного вывода NLP-моделей в продакшен и их оптимизации (для Middle/Senior) Знание основ работы с большими данными и опытом их обработки (Spark, Hadoop) Владение базовым набором навыков для разработки: bash, git, docker и тд Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - офис 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 Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
