Вакансия: Исследователь данных
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы развиваем направление MLOps-платформы и мультиагентной среды SberWorks. В нашей зоне ответственности — управление жизненным циклом классических ML-моделей, разработка AI-агентов и обеспечение работы AI-функции в OneWork. Мы ищем человека, который возьмет на себя исследовательскую функцию: проверять гипотезы, оценивать применимость новых технологий в условиях корпоративной архитектуры и давать команде готовые решения, а не просто теоретические выкладки. Обязанности Чем предстоит заниматься: исследовать новые подходы и технологии в области классического ML и AI-агентов, оценивать их применимость внутри существующего техстека и архитектуры быстро проверять гипотезы: от прототипирования до развернутого анализа с выводами «работает / не работает / работает, но с ограничениями» давать детализированную обратную связь по результатам экспериментов: точность моделей, потребление ресурсов, скорость инференса, совместимость с инфраструктурой, узкие места для внедрения выступать внутренним экспертом и фильтром: отсеивать непроходные направления, подсвечивать перспективные технологии до того, как они пойдут в полноценную разработку работать в тесной связке с командами разработки и лидером направления, чтобы результаты исследований сразу ложились в бэклог и учитывались при планировании участвовать в ревью архитектурных решений со стороны новых компонентов, оценивать риски внедрения экспериментальных подходов в продуктовую среду. Требования Что важно для нас: опыт разработки на Python от 3 лет, уверенное владение основным стеком ML (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow, transformers) понимание жизненного цикла ML-моделей: от экспериментов до выкатки в прод, опыт работы с MLOps-инструментами будет плюсом опыт работы с LLM и агентными подходами: понимание архитектуры агентов, RAG, оркестрации промптов, опыт интеграции больших моделей в прикладные задачи умение быстро разбираться в новых технологиях и проверять гипотезы кодом, а не «на пальцах». Навыки прототипирования и проведения экспериментов способность работать внутри существующих архитектурных ограничений: ты понимаешь, что корпоративная среда накладывает свои требования, и умеешь искать решения, которые в них вписываются сильные аналитические способности: готовность не просто сказать «это круто», а дать раскладку по метрикам, ресурсам и сложности внедрения кКоммуникабельность и умение работать в команде: твои результаты будут напрямую влиять на планы разработки, важно уметь доносить выводы понятно и аргументированно. Условия обмен опытом с коллегами и дружная атмосфера в коллективе работа в крупнейшем банке России по ключевым направлениям трудоустройство согласно ТК РФ регулярное корпоративное обучение ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа льготные условия кредитования яркая и насыщенная корпоративная жизнь.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
