Вакансия: Senior NLP Data Scientist (команда Управление знаниями)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы развиваем GenAI систему управления знаниями о продуктах и процессах B2C Сбера от создания контента, дистрибуции его по каналам (Агенты с RAG, рабочие места сотрудников) до оценки качества и формирования задач на его улучшение. На основе наших знаний происходит обслуживание более 15 млн клиентов в месяц в различных каналах. Мы ищем NLP Data Scientist’а для работы и лидирования AI-стримов в команде и непосредственной разработки и улучшения LLM-решений с упором на взаимодействие с LLM GigaChat. В составе продуктового кластера вы будете отвечать за полный цикл создания AI/ML решений— от генерации идеи до внедрения в ПРОМ. Обязанности Разработка и внедрение LLM-приложений для решения задач управления знаниями и передачи знаний Агентам (Classification, Clustering, RAG/Agentic RAG/GraphRAG, Summarization, Text Ranking, Text Matching) Разработка подходов и процессов для оценки качества работы LLM и помощников редактора знаний на его основе, в т.ч. через построение проектов разметки Формирование и работа с ML пайплайнами Оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU Взаимодействие с бизнесом и системными аналитиками, разработчиками, DE и DA Организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач. Требования Опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных Опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей Опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph Опыт практической работы с LLM через API Опыт работы с RAG системами и глубокое понимание механики работы Отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в т.ч. LLM Опыт дообучения NLP моделей Практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД NLP решений Опыт prompt-engineering Знание sql Linux, Git. Будет плюсом: Работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark Опыт работы с векторными хранилищами (OpenSearch, pgvector PostgreSQL) Опыт постановки и проведения A/B тестов Опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - возможен гибрид после испытательного срока 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
