Data Scientist (Дирекция реализации и популяризации AI-инициатив)

Команда специализируется на R&D NLP. Мы первые, кто применяет самые передовые подходы и технологии к существующим процессам, наши разработки влияют на десятки тысяч пользователей. Твоими коллегами будут сильные специалисты NLP.

Основной фокус – проекты, способные трансформировать существующие бизнес-процессы.

Если ты видишь, как как технологии могут менять привычные процессы, хочешь почувствовать свой вклад в цифровую трансформацию, если ты умеешь и любишь мощные модели, железо и быстрое прототипирование, если тебе важно развиваться на разнообразных проектах, то срочно окликайся!

Что делает позицию уникальной:

- Влияние: Ваши решения влияют на миллионы людей

- Ресурсы: Собственный GPU-кластер без ограничений на эксперименты

- Свобода: Баланс между research и engineering — можете исследовать новые подходы и внедрять их

- Команда: Работа с опытными R&D специалистами

- Технологический стек: Самые современные инструменты и подходы без legacy.

Обязанности

• Проектирование, разработка, контроль качества мультиагентных систем на базе LLM для решения мульти-шаговых задач.
• Проектирование и разработка RAG, OSINT deep research систем для работы с миллионами документов
• R&D в области NLP: эксперименты с новейшими архитектурами, reasoning-моделями, fine-tuning моделей под специфические задачи
• Оптимизация inference для работы с высокими нагрузками
• Построение data pipelines для обработки и индексации больших объемов текстовых данных
• Работать рука об руку с продуктом: от идеи до продакшна < 3 месяцев.

Требования

• Опыт production-разработки ML-систем от 5 лет
• Глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms)
• Практический опыт с RAG: vector databases, embedding models, retrieval strategies
• Опыт работы с распределенными вычислениями (PyTorch Distributed, DeepSpeed)
• Python на уровне написания эффективного production кода.

Будет плюсом:

• Опыт работы с information retrieval системами
• Опыт построения мультиагентных систем (LangChain, AutoGen, CrewAI)
• Опыт fine-tuning больших языковых моделей
• Знание современных подходов к prompt engineering и chain-of-thought reasoning.

Условия

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 4% для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.