Data Scientist (LLM / AI Agents)
По договоренности
Наша команда реализует стратегическую задачу по трансформации бизнеса в ИИ-помощника клиента по финансам и страхованию. Мы создаем экосистему сервисов, которые обеспечивают первоклассный клиентский опыт, включая:
- целеполагание,
- анализ расходов,
- планирование и экономию,
- консультации,
- помощь в выборе продуктов,
- оценку рисков,
- осознанное управление собственной защитой и защитой капитала.
В управлении работают десятки высококлассных специалистов (ML/DS/DA/DE). Мы ищем сильного разработчика AI-решений для расширения команды.
Обязанности
- Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы.
- Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями.
- MLOps & Production: Вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей.
- Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов.
- Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу.
Технологический стек: Python, LangChain / LangGraph, FastAPI, PySpark, Hive, Airflow, VectorDBs.
Требования
- Опыт: от 2-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM).
- LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса.
- Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода.
- Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow).
- Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud).
- Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.
Условия
- Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;)
- График 5/2, офис на м. Кутузовская;
- Режим работы - гибрид
- Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);
- ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;
- Социальная поддержка сотрудников;
- Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей;
- Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;
- Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;
- Корпоративная пенсионная программа
Опубликована 3 дня назад
Похожие вакансии
Вакансии быстро закрываются — подпишитесь на наш канал в MAX сейчас, чтобы видеть их первыми.
Подписаться в MAX ВАШИ ЗАДАЧИ: Анализ данных с помощью Python; Ad Hoc аналитика; Подготовка данных и обучение моделей ML; Визуализация данных, создание презентаций, отчетность. МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС: Высшее техническое/экономическое образование;; Знание Python, VBA; Базовое ...
- Полный день
- Опыт от 1 года
- Москва
2 дня назад
Аптечная сеть «Ваша №1» приглашает в команду Data Scientist / ML — специалиста, который поможет нам строить ... Что для нас важно: Опыт работы от 2–3 лет в роли Data Scientist или ML Engineer. ... Что предлагаем Работа в data-driven-компании: прямое влияние на решения.
- Полный день
- Опыт от 1 года
- Москва
2 дня назад
Стек: Oracle, ClickHouse, Docker, Python, FastApi, Airflow, GitLab, MLflow Обязанности: Разрабатывать модели и проверять гипотезы. Проводить исследования и анализировать данные для решения бизнес-задач. Разрабатывать и поддерживать пайплайны данных. ...
- Полный день
- Опыт от 1 года
- Москва
2 дня назад
Обязанности: участие в обсуждении и проработке постановки задачи с бизнес заказчиком; самостоятельная разработка риск моделей для сегмента ФЛ с фокусом на модели прогнозирования дохода (анализ качества данных, отбор признаков, обучение различных алго...
- Полный день
- Опыт от 1 года
- Москва
2 дня назад
... просто валидируем модели — мы управляем модельным риском и улучшаем модельный ландшафт Банка с помощью Data ... уверенное знание Python: пишешь читаемые функции, умеешь создавать окружения и оптимизировать код под big data ...
- Полный день
- Опыт от 1 года
- Москва
8 дней назад