В Дирекцию реализации и популяризации AI-инициатив Департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения (Сбер AI) Сбера требуется DS/AI Lead для реализации AI/GenAI-проектов в сегменте B2G**.** Нашей дружной командой мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AI Journey, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны.
Обязанности
- Лидирование прототипирования в домене NLP
- Разработка и валидация ML-моделей, создание и внедрение AI/GenAI решений для B2G
- Проектирование архитектуры AI/GenAI и ML-моделей под бизнес-задачи
- Формализация бизнес-задач в ML-постановки, выбор метрик качества и критериев успеха
- Контроль сроков и планов выполнения пилотов и разработки прототипов
- Проектирование, разработка, контроль качества фичей, в частности - мультиагентных систем на базе LLM для решения сложных задач
- Проектирование и разработка систем RAG
- R&D в области NLP: эксперименты с новейшими архитектурами, reasoning-моделями, fine-tuning моделей под специфические задачи
- Оптимизация inference для работы с высокими нагрузками
- Сбор, анализ и подготовка данных (EDA), формирование признаков (feature engineering)
- Проведение экспериментов, сравнение подходов, интерпретация результатов, подготовка рекомендаций для заказчика
- Анализ данных, feature engineering, A/B тестирование
- Участие во внедрении моделей в прод: совместная работа с инженерами, подготовка артефактов (спецификации, требования к данным/сервису)
- Подготовка технической документации и презентаций результатов
- Взаимодействие с бизнес-заказчиками и техническими командами
Требования
- Умение решать ad-hoc задачи вне стандартных подходов к разработке продукта
- Высшее техническое/математическое/экономическое образование
- Опыт production-разработки ML-систем от 5 лет
- Глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms)
- Практический опыт с RAG: vector databases, embedding models, retrieval strategies
- Опыт работы с распределенными вычислениями (PyTorch Distributed, DeepSpeed)
- Python на уровне написания эффективного production кода
- Опыт управления командой разработки, использующей в т.ч. системы автоматического написания кода (Codex и др.)
- Понимание полного жизненного цикла ML-модели, знание основных подходов к оценке качества моделей, работе с дисбалансом, переобучением, интерпретируемостью
- Владение английским на уровне Upper Intermediate и выше
Будет плюсом
- Опыт работы с information retrieval системами
- Опыт построения мультиагентных систем (LangChain, AutoGen, CrewAI)
- Опыт fine-tuning больших языковых моделей
- Знание современных подходов к prompt engineering и chain-of-thought reasoning.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
- ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
Похожие вакансии
Общий опыт работы в финансах, бухгалтерии, казначействе, взаиморасчётах, договорном учёте или финансовом контроле — не менее 5 лет. Опыт управления расчётами...
Высшее образование (логистика, экономика, управление процессами). Опыт работы в сфере логистики, управления возвратными потоками или контроле потерь от 3 лет.
Высшее образование в области экономики, менеджмента, логистики, транспорта или смежных дисциплин. Опыт успешной работы на руководящих позициях в сфере логистики...
Опыт работы в учебно-методической сфере высшего образования от 5 лет. Наличие опыта управления коллективом (руководящая должность). Глубокое понимание процессов...
Высшее образование. Опыт работы в аналогичной должности от 3 лет. Опыт ведения переговоров от лица компании. Опыт поэтапного планирования строительства.
