Senior Data Scientist

Описание вакансии

Всем привет!

Компания: Большой зелёный банк

Город: Москва, офис/гибрид

Вакансия: Senior Data Scientist [синьор саентист]

Вилка: gross 313 500 - 504 500 + годовые премии (~23%) [~4.67-8.14 млн в совокупе за год]

Мы - команда из 9 человек (DA, DS, Dev), занимаемся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта от AI для сети отделений Сбера в процессах управления рисками. Ключевое направление – развитие Copilot-а для сотрудника банка (виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом), который уже работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.

Кого мы ищем:

Senior специалиста, который сможет взять на себя контроль работы 3-х DS на низком уровне, а так же задачи разработки моделей. Того, кто будет искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать еще круче и лучше 🙂

Основные задачи:

• Контроль работы 3-х DS специалистов по текущему backlog-у команды

• Экспертная DS поддержка команды по разработке моделей

• Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.

Что ожидаем:

• Хорошую аналитическую и математическую подготовку

• Глубокое понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений

• Опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning)

• На короткой ноге с BERT-Like моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить)

• Знание классического ML и традиционного стека (torch, numpy, pandas, sklearn, библиотеки визуализации и т.д.)

• Софт-навыки и менторинг участников команды

Будет плюсом, если вы:

• Выстраивали MLOPS

• Работали с высоконагруженными системами

• Занимались распределенным обучением LLM на GPU-кластерах

• Обучали LLM-навыкам использования внешних инструментов (tool calling, function calling)

• Имеете практический опыт работы c инфраструктурой для RL-обучения: vLLM, SGLang, VERL и т.д.

• Имеете опыт промышленной разработки приложений на Python / Go / Java и т.д.

• Имеете опыт с FastAPI, aiohttp, asyncio, Kafka, Redis / Ignite, Kubernetes / docker / podman

• Понимаете принципы SOLID, отличия монолита от микросервисной архитектуры, понимание принципы unit-тестирования

Что предлагаем:

• Молодой сильный коллектив

• Масштабный приоритетный проект

• Возможности саморазвития: оплата курсов популярных платформ, периодика

• Бесплатный фитнес в офисе

• Скидки на услуги экосистемы Сбера и компаний-партнеров

• ДМС, сниженные ставки по кредитам, льготная ипотека

Резюме и вопросы можно присылать Татьяне: Откликнуться / Откликнуться (телеграм)

#ML#AI#DS#GenAI#LLM#NLP#SQL#Hadoop#Spark#Python#git#Management