Исследователь данных

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Мы развиваем направление MLOps-платформы и мультиагентной среды SberWorks. В нашей зоне ответственности — управление жизненным циклом классических ML-моделей, разработка AI-агентов и обеспечение работы AI-функции в OneWork. Мы ищем человека, который возьмет на себя исследовательскую функцию: проверять гипотезы, оценивать применимость новых технологий в условиях корпоративной архитектуры и давать команде готовые решения, а не просто теоретические выкладки.

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• исследовать новые подходы и технологии в области классического ML и AI-агентов, оценивать их применимость внутри существующего техстека и архитектуры
• быстро проверять гипотезы: от прототипирования до развернутого анализа с выводами «работает / не работает / работает, но с ограничениями»
• давать детализированную обратную связь по результатам экспериментов: точность моделей, потребление ресурсов, скорость инференса, совместимость с инфраструктурой, узкие места для внедрения
• выступать внутренним экспертом и фильтром: отсеивать непроходные направления, подсвечивать перспективные технологии до того, как они пойдут в полноценную разработку
• работать в тесной связке с командами разработки и лидером направления, чтобы результаты исследований сразу ложились в бэклог и учитывались при планировании
• участвовать в ревью архитектурных решений со стороны новых компонентов, оценивать риски внедрения экспериментальных подходов в продуктовую среду.

Требования

Что важно для нас:

• опыт разработки на Python от 3 лет, уверенное владение основным стеком ML (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow, transformers)
• понимание жизненного цикла ML-моделей: от экспериментов до выкатки в прод, опыт работы с MLOps-инструментами будет плюсом
• опыт работы с LLM и агентными подходами: понимание архитектуры агентов, RAG, оркестрации промптов, опыт интеграции больших моделей в прикладные задачи
• умение быстро разбираться в новых технологиях и проверять гипотезы кодом, а не «на пальцах». Навыки прототипирования и проведения экспериментов
• способность работать внутри существующих архитектурных ограничений: ты понимаешь, что корпоративная среда накладывает свои требования, и умеешь искать решения, которые в них вписываются
• сильные аналитические способности: готовность не просто сказать «это круто», а дать раскладку по метрикам, ресурсам и сложности внедрения
• кКоммуникабельность и умение работать в команде: твои результаты будут напрямую влиять на планы разработки, важно уметь доносить выводы понятно и аргументированно.

Условия

• обмен опытом с коллегами и дружная атмосфера в коллективе
• работа в крупнейшем банке России по ключевым направлениям
• трудоустройство согласно ТК РФ
• регулярное корпоративное обучение
• ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• льготные условия кредитования
• яркая и насыщенная корпоративная жизнь.