Senior Data Scientist в команду Data Core

Команда создает и поддерживает масштабируемое хранилище данных (Data Lake) и разрабатывает передовую интеллектуальную систему поиска, использующую AI/ML, чтобы пользователи могли легко находить нужную информацию во всем многообразии данных Блока

Технологии/инструменты

Python

PyTorch

FastAPI

RNN/LSTM/Transformers

LLM

RAG

AgenticRAG

PostgreSQL

Vector storage

LangChain

LangGraph

MLflow

Git

Docker

OpenShift

Kafka

Jenkins

Grafana

Обязанности

• Проектирование и разработка сложных Агентных и AgenticRAG систем. Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости


• Разработка решений начиная от прототипа, заканчивая выводом в промышленную эксплуатацию


• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека


• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования

Требования

• Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы ведущих технических и научных ВУЗов (таких как МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ, ИТМО, МИФИ и др.)


• Знание мат. статистики, классического ML, NLP, опыт в постановке и интерпретации экспериментов


• Опыт e2e-разработки ML/AI-пайплайнов (в т.ч. RAG-пайплайнов) и проектировании архитектуры AI решений


• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку


• Высокий уровень владения Python и SQL


• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers


• Знание принципов построения RAG, VisionRAG и AgenticRAG систем


• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)


• Знание агентных архитектур (ReAct, Multi-agent и др.)


• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain, LangGraph и др.)


• Знание веб-фреймворков (FastAPI, Flask), контейнеризации (Docker)


• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)

Условия

• Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально)


• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом


• Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования


• Бесплатная подписка СберПрайм+


• Скидки на продукты компаний-партнеров


• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких


• Корпоративная пенсионная программа


• Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию


• Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира