Вакансия: Data Scientist (LLM / AI Agents)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Трансформация Управления Благосостоянием (Wealth Management) О проекте: Наша команда реализует стратегическую задачу по трансформации бизнеса в ИИ-помощника клиента по финансам и страхованию. Мы создаем экосистему сервисов: Финансовый советник: Консультации, целеполагание, анализ расходов, планирование и экономия. Личный страховой консультант: Помощь в выборе продуктов, оценка рисков, осознанное управление собственной защитой и защитой капитала. В управлении 28 экспертов уровня Middle+ и выше (ML/DS/DA/DE). Мы ищем сильного разработчика AI-решений для расширения команды. Обязанности Чем предстоит заниматься: Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы. Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями. MLOps Production: Вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей. Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов. Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу. Технологический стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain / LangGraph, FastAPI, PySpark, Hive, Airflow, VectorDBs. Требования Опыт: от 2-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM). LLM NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса. Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода. Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow). Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud). Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе. Условия Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;) График 5/2, офис на м. Кутузовская; Режим работы - гибрид Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия); ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников; Социальная поддержка сотрудников; Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей; Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании; Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.; Корпоративная пенсионная программа
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
