Senior Data Scientist
Summary
Designs ML architecture for an ecosystem of intelligent agents that automate business processes at Sber, working across backend, ML, and frontend. Core stack: Python, PyTorch/TensorFlow, LLMs (GPT, LLaMA, Kandinsky), enterprise RAG, fine-tuning, prompt engineering, and MLOps (MLflow, Kubeflow).
Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.
Обязанности
- Разработка архитектуры ML-решений для автономных агентов.
- Специализация фундаментальных моделей (LLM/Vision) под задачи строительства.
- Построение enterprise-grade RAG-систем для извлечения информации из неструктурированных документов.
- Внедрение MLOps-практик: мониторинг качества, A/B-тестирование и глубокая оптимизация latency/cost при инференсе.
Требования
- 3+ года в ML
- Python, PyTorch/TensorFlow
- Опыт с LLM (GPT, LLaMA, Kandinsky)
- RAG, fine-tuning, prompt engineering
- MLOps (MLflow, Kubeflow)
Условия
- комфортный современный офис на Варшавском шоссе
- гибридный формат работы, возможна полная удаленка
- ежегодный пересмотр зарплаты
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.