← К каталогу
СБ

СБЕР

DA Lead (Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI)

ОфисLeadМосква, Россиятолько что
Компенсациядо 700 000 RUR
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение10 мин. назад
Впервые замеченатолько что
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка.

Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения.

Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E)

Мы в поиске играющего тренера - руководителя направления анализа и подготовки данных для AI. Команда 5 человек

Обязанности

  • создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR)
  • построение online/offline метрик качества, написание методологий оценки для мониторинга качества и регрессионного тестирования
  • проводить эксперименты, проверять гипотезы по улучшению текущих AI-решений
  • выявлять уязвимости в качестве в AI-пайплайнах и оперативно предлагать решения для устранения проблем в production (проводить A/B-тестирования)
  • отвечать за качество данных и методологию их подготовки для AI/ML-проектов
  • поддержка и оптимизация полного цикла работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметка, авто-разметка (LLM-as-a-judge), валидация
  • автоматизация data-циклов: сбор данных, разметка, подсчет метрик, оценка качества
  • совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и к данным (состав, объем и качество датасетов)
  • руководить командой Data-аналитиков, Data-менеджеров, разметчиков
  • говорить на одном языке с «бизнесом» и ML-инженерами: сбор и анализ бизнес-требований, понимание применимости и ограничений AI.

Требования

  • любить data-driven подход)
  • кросс-функциональное уметь разговаривать с DS и разработчиками
  • python, SQL, уверенный vibe-coding
  • понимание процесса деплоя моделей
  • понимание работы LLM и знание понятий типа RAG, fine tuning, skills/tools, Data Governance
  • знание подходов по оценке качества LLM, RAG
  • знание матстата
  • jira, agile итд
  • soft skills (уверенный…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU