← К каталогу
СБ

СБЕР

Data Scientist (LLM & ML) в команду «История операций» СберБанк Онлайн

ОфисУровень не указанМосква, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный 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 подтверждение19 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

«История операций» — это один из самых высоконагруженных и посещаемых экранов в приложении. Наша цель — превратить сухие строчки чеков в умную, интерактивную ленту. Мы внедряем LLM, чтобы пользователь мог общаться со своими финансами на естественном языке, получать моментальные умные инсайты, автоматические теги и персонализированную аналитику расходов.

Обязанности

  • Разрабатывать и внедрять ИИ-агентов (LLM Agents): проектировать логику рассуждений агентов на базе GigaChat, обучать и дообучать модели (Finetuning, LoRA/QLoRA), настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи банкинга.
  • Проектировать и обучать классические ML-модели: разработать точечную ML-модель для анализа транзакционных и табличных данных (классификация, кластеризация или скоринг) для обогащения контекста агента.
  • Строить RAG-системы: проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным финансовым логам, чекам и документам пользователя.
  • Анализировать и дорабатывать корзину запросов: оценивать результаты ответов агентов на предмет качества и ошибок, согласовывать метрики (Guardrails, Ragas), защищать подходы перед бизнесом и показывать ценность данных на понятном языке.
  • Обеспечивать надёжность и оптимизировать воркфлоу: минимизировать задержки (latency) ответов, настраивать мониторинг внедрённых решений и контролировать траекторию поведения агента, полностью исключая галлюцинации в продакшене.

Требования

Наш идеальный кандидат

  • Имеет опыт в LLM от 2-3 лет: запускал языковые модели в продакшн (Transformers, BERT, GPT-подобные архитектуры).
  • Мастерски владеет Python: знает библиотеки PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex.
  • Понимает специфику работы с LLM: умеет эффективно настраивать Prompt Engineering, оптимизировать инференс (vLLM, TensorRT-LLM) и оценивать качество генерации (Ragas, TruLens).
  • Обладает базой в классическом машинном обучении: понимает алгоритмы Classic ML, умеет работать с табличными данными и признаками…

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

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU