Senior / Middle+ Data Scientist в ПАО Сбербанк Москва

Data Scientist в R&D-проекты по сенсорике, Physical AI, носимым устройствам и биосенсорике. Работа с реальными сигналами и кодом: от планирования сбора данных до построения воспроизводимых моделей и их оценки в реальных условиях.

Задачи:

• Создавать модели ИИ для временных рядов, мультимодального обучения, sensor fusion и доменного переноса
• Оценивать качество сырых сигналов: контакт и расположение сенсоров, шум, насыщение, дрейф, сетевые помехи, потери пакетов и временные сдвиги
• Совместно с аппаратной командой устранять причины плохих данных и формировать требования к сенсорной части
• Анализировать данные с различных видов сенсоров и их сочетаний на одних участниках и сценариях
• Измерять пользу каждого канала с учетом точности, ложных команд, задержки, калибровки и энергопотребления
• Проверять обобщение моделей между людьми, днями, надеваниями и версиями устройств, проектировать ограниченную персонализацию и оценивать ее стоимость для пользователя
• Готовить модели к работе в реальном времени: применять причинную предобработку, память, вычислительную оптимизацию и квантование
• Критически оценивать научные подходы и предложения, взвешенно выбирать архитектуры и технологические решения
• Документировать данные, версии моделей и условия экспериментов, представлять выводы инженерам и владельцу продукта

Требования:

• Опыт не менее пяти лет практической работы в ML, DS или applied research
• Опыт самостоятельного ведения задач от гипотезы до проверенного результата
• Опыт записи и обработки реальных сигналов, разработки признаков или моделей
• Уверенное владение обработкой сигналов: дискретизация, фильтрация, подавление помех, артефакты движения и контакта, синхронизация каналов с разными частотами
• Опыт моделирования многоканальных временных рядов и потокового распознавания событий
• Умение построить и оценить базовую модель до применения сложной нейросети
• Сильные навыки Python и ML-стека
• Умение работать совместно с инженерами аналогового тракта, механики и firmware, переводить ошибки модели в требования к датчику, контакту, частоте и протоколу записи
• Готовность лично писать код, отвечать за ML-результат и ясно объяснять ограничения, результаты и дальнейшие действия

Условия:

• Комфортный офис на Кутузовском пр.32
• Гибридный формат работы
• Конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
• ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• Материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• Дисконт-программы от компаний-партнеров
• Бесплатный фитнес на территории работодателя
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
• Внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека

Навыки:

• Python
• ML
• обработка сигналов
• временные ряды
• мультимодальное обучение
• sensor fusion
• доменный перенос
• квантование
• GigaChat
• Kandinsky
• AI-агенты