Дата-сайентист ИИ (Data Scientist AI)
Описание
Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного 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 госсектора Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучение, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться. Сейчас мы ищем Data Scientist (AI) на декретную ставку. Чем предстоит заниматься: Разработкой архитектуры AI-агентов на основе langflow, langchain, langgraph, cowork Семантическим поиском и сопоставлением текстов Работой с базами данных: сбором, обработкой, хранением (OpenSearch, для RAG) Разработкой RAG-системы Изучением актуальных NLP-моделей, внедрением DL-моделей Разработкой чат-бот моделей и моделей для других NLP задач Промпт-инжинирингом для LLM Кластеризацией, классификацией (обычной и multi-label), саммаризацией текстов Обучением и дообучением моделей, оценкой качества моделей Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть: Python/классический ML/Pytorch Опыт работы с фреймворками для работы с LLM (langflow, langchain, langgraph, autogen, llamaindex) Знания принципов RAG Опыт работы с семантическим поиском (embedding-модели) Опыт работы с векторными базами данных (Opensearch, elasticsearch) Опыт решения практических NLP-задач (Classification, Clustering, NER, Summarization, Question Answering) Понимание принципов и алгоритмов классического ML, хорошее понимание DL Опыт перевода бизнес-задач в термины ML Опыт работы с git Будет преимуществом: Практический опыт разработки AI-агентов на LLM-фреймворках Vide-coding — умение, опыт и готовность, работа на скорость Практический опыт NLP (например, BERT-модели — делал, дообучал) Построение и оптимизация RAG-систем — понимание структуры, инструментов и их отличий Что мы предлагаем: Работу в аккредитованной IT-компании; Удобный офис (м. Калужская, ул. Обручева 30/1 с.2); 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.