ML Engineer
Описание
Мы - направление Сбербанк Онлайн и AI-помощник в дивизионе Премиальный сегмент. Наша общая цель – развивать интеллектуальные сервисы для повышения качества обслуживания премиальных клиентов и эффективности работы сотрудников. Одно из ключевых направлений – комплексный AI-анализ коммуникаций менеджеров с клиентами: анализ транскрибированных диалогов и аудиосигнала, контроль стандартов обслуживания, выявление эскалаций и пропущенных элементов, анализ тональности и речевых характеристик, а также формирование рекомендаций для сотрудников и руководителей. Почему мы: · Развиваем прикладные AI-решения, которые быстро проверяются на реальных бизнес-сценариях; · Есть возможность работать не только с LLM и prompt-based подходами, но и с классическим ML, NLP, Speech и собственными моделями; · Доступна внутренняя инфраструктура для обучения моделей и использования GPU-ресурсов; · Можно участвовать в развитии решений на базе GigaChat, RAG, LoRA и агентных подходов; · Небольшая AI-команда: заметное влияние на архитектуру, эксперименты и итоговый продукт; · Сильное бизнес- и IT-окружение, высокие темпы вывода решений в эксплуатацию. Обязанности · разрабатывать и улучшать ML/NLP/LLM-компоненты для анализа коммуникаций менеджеров с клиентами · работать с текстом и аудио: исследовать тональность, речевые паттерны, паузы, темп и другие доступные признаки коммуникации · решать задачи классификации, скоринга и извлечения признаков из диалогов: эскалации, тематики, соблюдение стандартов, обязательства перед клиентом и другие бизнес-сигналы · разрабатывать и сравнивать baseline-подходы: правила, prompt-based LLM, классический ML, нейросетевые модели и их комбинации · готовить данные для экспериментов, формировать обучающие и валидационные выборки, проводить error analysis · оценивать качество моделей и LLM-компонентов, подбирать метрики и критерии приемки · участвовать в fine-tuning/LoRA и обучении собственных моделей там, где это оправдано и доступно во внутреннем контуре · участвовать в развитии RAG- и агентных сценариев на базе внутренних AI-решений · совместно с Python-разработчиком и аналитиками проектировать AI-pipeline от входных данных до результата, доступного бизнес-системам · участвовать в Code Review, технических обсуждениях, документировании решений и выводе AI-компонентов в промышленную эксплуатацию. Требования · хорошее знание Python · поонимание основ машинного обучения: постановка задачи, подготовка данных, обучение, валидация, переобучение, data leakage и выбор метрик · практический опыт с базовым стеком web-frameworks python и/или другими современными инструментами · понимание принципов работы LLM, prompt engineering, RAG и подходов к оценке качества генеративных моделей · умение проводить воспроизводимые эксперименты и аргументированно сравнивать несколько подходов к одной задаче · знание NumPy, pandas и scikit-learn либо сопоставимых инструментов Будет плюсом: · опыт Speech/Audio ML: acoustic features или анализ эмоций по аудио · опыт в NLP: классификация текстов, embeddings, transformers, извлечение признаков или близкие задачи · опыт fine-tuning LLM, LoRA, работы с embeddings и векторным поиском · опыт с CatBoost/LightGBM и predictive ML-задачами · опыт разработки или эксплуатации ML-сервисов, контейнеризации и оркестрации · опыт работы в крупных корпоративных контурах с повышенными требованиями к безопасности. Условия · гибкий график начала рабочего дня · уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от ваших ожиданий · команда профессионалов своего дела · возможность развития по направлениям · ДМС с 1-го дня работы · обучение и сертификация за счет компании (в том числе обучение английскому языку компенсируется) · скидки от партнеров и корпоративные программы · рыночная заработная плата и годовая премия по итогам · выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании; · наставник на период адаптации и корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию · сплоченная команда, agile-практики и помощь в профессиональном развитии.