Ищем коллегу в команду разработки AI-агентов Департамента Инфраструктрных решений для построения мультиагентной системы оптимизации инфраструктуры.
В рамках проекта предполагается построение ряда Classic-ML моделей и LLM-приложений, чей эффект напрямую затронет процессы управления инфаструктурой и капасити, и окажет существенное влияние на то, как именно потребляются инфраструктурные ресурсы в Банке.
У Вас будет возможность не только применить свои технические навыки, но и повлиять на то, как именно будет выглядеть итоговый результат. Наша команда DS, DE, разработчиков, методологов и аналитиков всегда рада новым идеям, готова делиться своими знаниями и вместе учиться новому.
Обязанности
- построение моделей для различных задач. Classic ML: модели прогнозирования временных рядов, классификация, регрессия, ранжирование. GenAI: RAG, понимание устройства LLM-моделей, промпт-инженеринг
- выбор метрик и дальнейшая оценка построенных моделей
- выбор подходящей архитектуры и модельных решений
- мониторинг и анализ отклонений находящихся в эксплуатации моделей
- участие в постановке задачи на разработку модели, на разработку витрин данных совместно с заказчиком, DE и бизнес-аналитиками
- развитие и распространение экспертизы при внедрении модели (консультация по алгоритмам, постановка ТЗ на внедрение, заполнение карточки модели в учетных системах)
- курирование стажёров
Требования
- высшее образование в области технических/физико-математических наук (предпочтительно МФТИ, МГУ, НГУ, МИФИ, ВШЭ, ИТМО)
- знание математических основ классического машинного обучения и нейронных сетей
- знание алгоритмов и структур данных
- знание Python и библиотек анализа данных: pandas, scikit-learn, PyTorch/keras, LangGraph
- знание SQL. Опыт работы с PostgreSQL и нереляционными базами данных приветствуется
- понимание принципов устройства, обучения и оценки качества больших языковых моделей (LLM)
- опыт разработки Classic-ML моделей от 2х лет
Условия
- комфортный офис рядом с м. Кожуховская
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития