Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения.

Сейчас у нас открыты две роли и вы можете выбрать направление, ближе к вашим интересам и опыту:

1. Validation DS — фокус на анализе, построении и валидации моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка

2. LLM / GenAI DS — разработка собственного решения на основе больших языковых моделей, включая агентов и инструменты автоматизации проверки.

‍

Обязанности

Для Validation DS-направления:

— разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии)

— проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков.

— разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки

— автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг)

— проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка.

Для LLM-направления:

— погружаться в предметную область — валидацию моделей и автоматизацию этого процесса с помощью LLM

— разрабатывать агентов и инструменты, переводящие бизнес-задачи в технические пайплайны

— проводить полный цикл разработки GenAI-решений: от постановки задачи до внедрения и анализа результатов

— исследовать и применять SOTA-подходы в области LLM и агентизации.

Технологический стек

Базовый стек: python, pandas, pytorch

Будет плюсом:

+ для Classic ML: Spark, уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed)

+ LLM / GenAI:langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др.

Инфраструктура:

- собственный Hadoop-кластер приличных размеров

- GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)

‍

Требования

— высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук

— от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях)

— глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей

— опыт применения основных библиотек анализа данных.

— базовые знания bash и git

— для LLM-направления — желателен опыт работы с NLP и GenAI (от 1 года)

Будет плюсом:

- опыт построения индустриальных решений или pet-проектов с LLM

- навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.

‍

Условия

— возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект

— участие в уникальных масштабных проектах по развитию AI

— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

— формат работы: гибрид

— ежегодный пересмотр зарплаты и 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.