Мы - направление Сбербанк Онлайн и AI-помощник в дивизионе Премиальный сегмент. Наша общая цель – развивать интеллектуальные сервисы для повышения качества обслуживания премиальных клиентов и эффективности работы сотрудников.
Одно из ключевых направлений – комплексный AI-анализ коммуникаций менеджеров с клиентами: анализ транскрибированных диалогов и аудиосигнала, контроль стандартов обслуживания, выявление эскалаций и пропущенных элементов, анализ тональности и речевых характеристик, а также формирование рекомендаций для сотрудников и руководителей.
Почему мы:
· Развиваем прикладные AI-решения, которые быстро проверяются на реальных бизнес-сценариях;
· Есть возможность работать не только с LLM и prompt-based подходами, но и с классическим ML, NLP, Speech и собственными моделями;
· Доступна внутренняя инфраструктура для обучения моделей и использования GPU-ресурсов;
· Можно участвовать в развитии решений на базе GigaChat, RAG, LoRA и агентных подходов;
· Небольшая AI-команда: заметное влияние на архитектуру, эксперименты и итоговый продукт;
· Сильное бизнес- и IT-окружение, высокие темпы вывода решений в эксплуатацию.
· разрабатывать и улучшать ML/NLP/LLM-компоненты для анализа коммуникаций менеджеров с клиентами
· работать с текстом и аудио: исследовать тональность, речевые паттерны, паузы, темп и другие доступные признаки коммуникации
· решать задачи классификации, скоринга и извлечения признаков из диалогов: эскалации, тематики, соблюдение стандартов, обязательства перед клиентом и другие бизнес-сигналы
· разрабатывать и сравнивать baseline-подходы: правила, prompt-based LLM, классический ML, нейросетевые модели и их комбинации
· готовить данные для экспериментов, формировать обучающие и валидационные выборки, проводить error analysis
· оценивать качество моделей и LLM-компонентов, подбирать метрики и критерии приемки
· участвовать в fine-tuning/LoRA и обучении собственных моделей там, где это оправдано и доступно во внутреннем контуре
· участвовать в развитии RAG- и агентных сценариев на базе внутренних AI-решений
· совместно с Python-разработчиком и аналитиками проектировать AI-pipeline от входных данных до результата, доступного бизнес-системам
· участвовать в Code Review, технических обсуждениях, документировании решений и выводе AI-компонентов в промышленную эксплуатацию.
· хорошее знание Python
· поонимание основ машинного обучения: постановка задачи, подготовка данных, обучение, валидация, переобучение, data leakage и выбор метрик
· практический опыт с базовым стеком web-frameworks python и/или другими современными инструментами
· понимание принципов работы LLM, prompt engineering, RAG и подходов к оценке качества генеративных моделей
· умение проводить воспроизводимые эксперименты и аргументированно сравнивать несколько подходов к одной задаче
· знание NumPy, pandas и scikit-learn либо сопоставимых инструментов
Будет плюсом:
· опыт Speech/Audio ML: acoustic features или анализ эмоций по аудио
· опыт в NLP: классификация текстов, embeddings, transformers, извлечение признаков или близкие задачи
· опыт fine-tuning LLM, LoRA, работы с embeddings и векторным поиском
· опыт с CatBoost/LightGBM и predictive ML-задачами
· опыт разработки или эксплуатации ML-сервисов, контейнеризации и оркестрации
· опыт работы в крупных корпоративных контурах с повышенными требованиями к безопасности.
· гибкий график начала рабочего дня
· уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от ваших ожиданий
· команда профессионалов своего дела
· возможность развития по направлениям
· ДМС с 1-го дня работы
· обучение и сертификация за счет компании (в том числе обучение английскому языку компенсируется)
· скидки от партнеров и корпоративные программы
· рыночная заработная плата и годовая премия по итогам
· выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании;
· наставник на период адаптации и корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию
· сплоченная команда, agile-практики и помощь в профессиональном развитии.