Вакансия: Data Scientist
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Ищем коллегу в команду разработки AI-агентов Департамента Инфраструктрных решений для построения мультиагентной системы оптимизации инфраструктуры. В рамках проекта предполагается построение ряда Classic-ML моделей и LLM-приложений, чей эффект напрямую затронет процессы управления инфаструктурой и капасити, и окажет существенное влияние на то, как именно потребляются инфраструктурные ресурсы в Банке. У Вас будет возможность не только применить свои технические навыки, но и повлиять на то, как именно будет выглядеть итоговый результат. Наша команда DS, DE, разработчиков, методологов и аналитиков всегда рада новым идеям, готова делиться своими знаниями и вместе учиться новому. Обязанности построение моделей для различных задач. Classic ML: модели прогнозирования временных рядов, классификация, регрессия, ранжирование. GenAI: RAG, понимание устройства LLM-моделей, промпт-инженеринг выбор метрик и дальнейшая оценка построенных моделей выбор подходящей архитектуры и модельных решений мониторинг и анализ отклонений находящихся в эксплуатации моделей участие в постановке задачи на разработку модели, на разработку витрин данных совместно с заказчиком, DE и бизнес-аналитиками развитие и распространение экспертизы при внедрении модели (консультация по алгоритмам, постановка ТЗ на внедрение, заполнение карточки модели в учетных системах) курирование стажёров Требования высшее образование в области технических/физико-математических наук (предпочтительно МФТИ, МГУ, НГУ, МИФИ, ВШЭ, ИТМО) знание математических основ классического машинного обучения и нейронных сетей знание алгоритмов и структур данных знание Python и библиотек анализа данных: pandas, scikit-learn, PyTorch/keras, LangGraph знание SQL. Опыт работы с PostgreSQL и нереляционными базами данных приветствуется понимание принципов устройства, обучения и оценки качества больших языковых моделей (LLM) опыт разработки Classic-ML моделей от 2х лет Условия комфортный офис рядом с м. Кожуховская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
