ML/DS Product Engineer (ИИ помощник)

Наша команда создает линейку продуктов на основе мультимодальной нейросетевой модели GigaChat, которая является одной из самых мощных и продвинутых моделей искусственного интеллекта, доступных на сегодняшний день.

Мы создаем удобный и понятный сервис, позволяющий людям использовать GigaChat для решения повседневных задач и развлечения: поиск ответов на вопросы, работа с документами, создание контента, изучение языков, общение с персонажами и многое другое.

Вам предстоит участие в обсуждении и воплощении в жизнь новых фичей, поиск и проработка нетривиальных инженерных решений, работа в креативной команде, которая всегда открыта для предложений по улучшению продукта и внутренних процессов.

Обязанности

• проектирование и развитие ML/DS-продуктов: от формулировки бизнес-гипотезы и MVP до промышленного запуска и масштабирования;
• перевод бизнес-задач в ML/аналитическую постановку: определение целевой метрики, baseline, критериев качества и ожидаемого эффекта;
• разработка end-to-end ML/AI-пайплайнов: сбор и подготовка данных, feature engineering, обучение моделей, inference, мониторинг качества;
• построение систем оценки качества AI-продуктов: offline evals, golden datasets, human review, LLM-as-judge, regression testing, guardrails;
• аналитика пользовательского поведения и продуктовых метрик: activation, retention, DAU/MAU, frequency, conversion, NPS, unit economics;
• проведение A/B-тестов и квазиэкспериментов: дизайн экспериментов, расчёт мощности, интерпретация результатов, оценка причинно-следственного эффекта;
• участие в развитии AI/LLM-продуктов: RAG, AgenticRAG, ассистенты, AI copilots, модели рекомендаций, классификации, скоринга и персонализации;
• автомониторинг моделей и продуктов: drift, degradation, latency, cost, hallucination rate, task success rate, failure modes;
• подготовка аналитических выводов для продуктовых команд и бизнеса: что работает, что не работает, почему и какие решения нужно принять дальше.

Требования

• уверенное знание математической статистики, классического ML, продуктовой аналитики и экспериментального дизайна;
• опыт работы с ML/DS-продуктами: от исследования данных и прототипа до запуска в production или принятия продуктовых решений;
• умение формулировать метрики качества модели и продукта: precision/recall, ROC-AUC, calibration, retention, conversion, task success, NPS;
• опыт построения evals для LLM/AI-систем: тестовые датасеты, рубрики оценки, human-in-the-loop, regression tests, hallucination/safety checks;
• высокий уровень владения Python и SQL;
• опыт работы с ML/DS стеком: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost, XGBoost, PyTorch/TensorFlow, Transformers;
• понимание принципов RAG, AgenticRAG, LLM pipelines и ограничений LLM-систем;
• опыт с BI/аналитическими инструментами и построением витрин данных будет плюсом.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• льготная программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.