Middle Data Scientist в ПАО Сбербанк Москва

Middle Data Scientist в подразделение Сбера, занимающееся AI для внутренней безопасности. Разработка AI-агентов, RAG-систем, дообучение LLM и создание ML/DL моделей.

Задачи:

• создание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)
• создание RAG-систем
• разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса
• дообучение и адаптация открытых LLM
• создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности

Требования:

• опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
• понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
• уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
• уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
• опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
• знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
• опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
• опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
• опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
• настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Условия:

• инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти
• среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды
• сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать
• нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
• стабильная заработная плата и годовой бонус
• полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро 'Кутузовская', с фитнес залом
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• PyTorch
• TensorFlow
• Python
• numpy
• pandas
• scikit-learn
• Asyncio
• FastAPI
• LangChain
• LangGraph
• Hugging Face
• vLLM
• Llama
• Mistral
• Qwen
• DeepSeek
• GigaChat
• Kandinsky
• BM25
• Rerankers
• PEFT
• LoRA
• QLoRA