Data Scientist NLP/LLM
Описание
Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искуственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.Мы в цифрах:• 50+ собственных решений• 1,2 млн клиентов малого бизнеса• 40+ отраслей используют наши продукты• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектораНаши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.Чем предстоит заниматься: Разработкой AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource); Разработкой системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества LLM-приложений; Следить за последними исследованиями и инновациями в области языковых моделей и применять их на практике. Что для этого нужно: Опыт разработки AI агентов для компаний end-to-end от исследования до запуска в продакшн; Глубокое понимание архитектуры нейронных сетей, трансформеров и их применения в моделях LLM; Экспертное владение Python-библиотеками для AI/ML (PyTorch, Transformers, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, pandas, NumPy, scikit-learn); Знание MLOps-инструментов (Docker, LangFuse, Ollama, vLLM); Высокий уровень знаний статистики (теорвер + матстат), глубоко понимает ключевые алгоритмы ML. Что мы предлагаем: Работу в аккредитованной IT-компании; Гибридный формат работы; Ежегодный бонус по итогам работы; Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока; Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер; Специальные условия для страхования семьи; Возможность участия в корпоративной пенсионной программе; Корпоративное обучение; Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров; Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях; Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass. Почему у нас классно работать: Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании; Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу; Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений; Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей. Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.