Data Scientist

Наша команда занимается разработкой NLP моделей и решений на основе LLM для операционных, интегрированных и ESG рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем.

Примеры задач - система гардрейлов для защиты LLM-моделей и AI-агентов Сбера от промпт-атак; AI-агент для создания и управления базой знаний для сотрудников и других AI-агентов на основе внутренней документации Банка; разработка и интеграция механизмов безопасности в RAG-системы и чат-боты с контролем alignment-политик методами RLHF/GRPO; AI-агенты для оценки опер.рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов; мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверка с требованиями на естественном языке; AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин.

Обязанности

• разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как langchain/langgraph
• помощь и участие на стадии внедрения AI-агентов (вывод в промышленную эксплуатацию)
• адаптация и обучение LLM Сбера с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO)
• решение задач NLP (Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering)
• писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в ревью, обсуждениях и формировании технических подходов
• курирование стажеров/лидирование Junior DS/кураторство исследовательских работ внутри Сбера и команд из ВУЗов.

Требования

• высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов
• знание статистики и ML/DL алгоритмов, знание Python и ML-стэка (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, Scikit-learn)
• опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров), опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
• умение разрабатывать автономных AI-агентов на langchain/langgraph, умение создать и опубликовать собственную python библиотеку
• знание классических алгоритмов (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево), знание того, какие типы задач эффективнее решать с помощью процессов/потоков. Умение применять модули threading, asyncio, multiprocessing
• знание принципов ООП, паттернов проектирования. Умение писать чистый, поддерживаемый код (clean architecture, SOLID), опыт работы с Git (GitFlow), проведения Code Review
• уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации.

Преимуществом будет:

• опыт написания юнит-тестов на python (pytest)
• опыт работы с БД (PostgreSQL), написания и оптимизации сложных SQL запросов
• опыт в соревнованиях (к примеру Kaggle Expert+, или успехи на других платформах)
• знание других языков программирования (например, C++, Java)
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• офис/гибрид, офис рядом с м. Кутузовская
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• регулярные митапы и развитое DS-community
• 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.