Middle/Senior NLP Data Scientist (команда Классификация)

Мы - команда "Классификация" департамента "Забота о клиентах". Занимаемся разработкой и внедрением ML-моделей для автоматической классификации обращений от наших 110 миллионов клиентов. Анализируем потоки обращений, формируем аналитические отчёты и метрики, помогая бизнесу выявлять инсайты для оптимизации процессов поддержки — снижаем нагрузку на операторов и ускоряем обработку запросов.

Также строим предиктивные модели для прогнозирования обращений и создаём интеллектуальных ассистентов (агентов), автоматизирующих взаимодействие с клиентами и повышающих качество обслуживания.

Обязанности

• Отвечать за полный цикл создания решений на базе LLM и ML: работа с данными, подготовка датасетов, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества, вывод в ПРОМ и поддержка
• Поиск и проверка data-driven гипотез внутри процессов работы с обращениями клиентов
• Работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
• Участие в промышленном внедрении и сопровождении ML-решений: подготовка релизов, мониторинг технических и продуктовых метрик, участие в поиске и устранении инцидентов
• Оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU.

Требования

• Опыт разработки на Python: pytorch, numpy, sklearn, pandas, библиотеки обработки текстовых данных
• Базовые инженерные навыки: git, окружения, воспроизводимость и т.д.
• Отличные теоретические знания базовых алгоритмов и структур данных, классического и нейросетевого NLP (в тч LLM)
• Опыт практической работы с LLM через API
• Опыт обучения/дообучения классических трансформеров
• Практический опыт построения и внедрения в ПРОД ML решений
• Опыт prompt-engineering
• Знание SQL.

Будем плюсом:

• Опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph (или подобными)
• Опыт работы с агентскими системами
• Опыт обучения/дообучения LLM
• Опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры
• Опыт постановки и проведения a/b тестов
• Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive), Spark.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Формат работы - гибрид после испытательного срока
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.