Data Scientist
Data Scientist Middle Hybrid
ID: 36009
1 час назад
Активна
Большой зелёный банк
Россия, Москва
243 700 ₽ - 316 600 ₽
Формат работы
Гибкий график
📞Способы связи
📄 Оригинальный текст вакансии
Всем привет!
Компания: Большой зелёный банк
Город: Москва, офис/гибрид
Вакансия: Middle Data Scientist [мидл саентист]
Вилка: gross 243 700 - 316 600 + годовые премии (~19%) [~3.63-4.72 млн в совокупе за год]
Мы - команда из 9 человек (DA, DS, Dev), занимаемся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта от AI для сети отделений Сбера в процессах управления рисками. Ключевое направление – развитие Copilot-а для сотрудника банка (виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом), который уже работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.
Кого мы ищем:
Middle специалиста, который сможет взять на себя задачи разработки моделей. Того, кто будет искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать еще круче и лучше :)
Основные задачи:
Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.
Что ожидаем:
• Хорошую аналитическую и математическую подготовку
• Понимание принципов разработки и внедрения AI-решений
• Опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning)
• На короткой ноге с BERT-Like моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить)
• Знание классического ML и традиционного стека (torch, numpy, pandas, sklearn, библиотеки визуализации и т.д.)
Будет плюсом, если вы:
• Обучали LLM-навыкам использования внешних инструментов (tool calling, function calling)
• Имеете практический опыт работы c инфраструктурой для RL-обучения: vLLM, SGLang, VERL и т.д.
• Имеете опыт промышленной разработки приложений на Python / Go / Java и т.д.
• Имеете опыт с FastAPI, aiohttp, asyncio, Kafka, Redis / Ignite, Kubernetes / docker / podman
• Понимаете принципы SOLID, отличия монолита от микросервисной архитектуры, понимание принципы unit-тестирования
Что предлагаем:
• Молодой сильный коллектив
• Масштабный приоритетный проект
• Возможности саморазвития: оплата курсов популярных платформ, периодика
• Бесплатный фитнес в офисе
• Скидки на услуги экосистемы Сбера и компаний-партнеров
• ДМС, сниженные ставки по кредитам, льготная ипотека
Резюме и вопросы можно присылать Татьяне: TDNemkovskaya@sberbank.ru / @TNemkovskaya (телеграм)
#ML #AI #DS #GenAI #LLM #NLP #SQL #Hadoop #Spark #Python #git
🛠 Навыки
Aiohttp
Apache Hadoop
Apache Ignite
Apache Kafka
Apache Spark
AsyncIO
Docker
FastAPI
Fine-tuning
Function Calling
Git
Kubernetes
Machine Learning
Natural language processing
NumPy
pandas
Podman
Prompt Engineering
Python (computer programming)
PyTorch
Redis
scikit-learn
SGLang
SQL
tool calling
vLLM
🎯 Домены
AI
FinTech
GenAI
ML
🤖 ИИ навыки
Apache Spark
Artificial Intelligence
BERT
Data Science
Data Visualization
FastAPI
Git
Hadoop
Kafka
Large language models
Machine Learning
Natural language processing
NumPy
Prompt Engineering
Python (computer programming)
PyTorch
Reinforcement Learning
scikit-learn
SQL
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
🤖 ИИ домены
AI assistant
Banking
Customer service automation
Financial Services
Risk Management
* Домены определены автоматически с помощью нейросети
📢 Информация о публикации
🔗 Оригинальные посты (1)
Канал:Machinelearning_Jobs