Вакансия: Senior Data Scientist (NLP, AI-агент)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Наша команда занимается созданием инструментов и решений для внутренней безопасности на базе AI. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от Classical Machine Learning, DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая AI-агентами. Сейчас мы ищем Senior Data Scientist с опытом в NLP и разработке AI-агентов. Обязанности Обучение и внедрение передовых моделей обработки естественного языка (NLP) на базе трансформеров (Qwen3, DeepSeek, LLaMA и др.) Создание и оптимизация AI-агентов и интеллектуальных чат-ботов с использованием фреймворка LangChain и методов Context Engineering. Проектирование систем диалогового взаимодействия, включая intent recognition, slot filling, context management и multi-turn dialogue. Разработка кастомных NLP-пайплайнов для задач классификации, извлечения информации (NER, Relation Extraction), семантического поиска и ранжирования. Применение методов дистилляции знаний, Fine-Tuning, и других методов адаптации моделей под специфические задачи и новые домены. Исследование и внедрение SSL, PEFT, LoRA для повышения эффективности обучения с малыми данными. Мониторинг качества моделей, оценка по специализированным метрикам NLP (BLEU, ROUGE, F1, Exact Match). Внедрение и сопровождение AI-систем в продакшен, включая автоматизацию MLOps процессов. Ведение технической документации, презентация результатов для внутренних и внешних стейкхолдеров. Наставничество и техническая поддержка команды специалистов. Требования Высшее образование в области компьютерных наук, математики или сопутствующих областях. Практический опыт работы с NLP-моделями на базе глубоких нейросетей, особенно с LLM. Глубокое понимание архитектур современных LLM, методов обучения и адаптации (Fine-Tuning, Prompt Tuning). Опыт построения агентных гибридных RAG-систем от создания векторных баз знаний до реализации конечных агентов (на фреймворке LangGraph). Владение Python и библиотеками: HuggingFace, Transformers, PyTorch, spaCy, NLTK. Знание методик обработки и аннотирования текстовых данных, работы с неструктурированными данными. Опыт применения принципов Explainable AI для интерпретации NLP-моделей. Навыки построения масштабируемых пайплайнов для обучения и деплоя моделей. Опыт локального развертывания LLM. Понимание современных MLOps практик и опыт работы с распределёнными вычислениями. Опыт научных публикаций или участия в профильных конференциях будет преимуществом. Условия Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам Стабильная заработная плата и годовой бонус; Гибридный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; 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
