Дата-сайентист ИИ (Data Scientist AI)

Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.

Мы в цифрах:

• 50+ собственных решений

• 1,2 млн клиентов малого бизнеса

• 40+ отраслей используют наши продукты

• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора

Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучение, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.

Сейчас мы ищем Data Scientist (AI) на декретную ставку.

Чем предстоит заниматься:

• Разработкой архитектуры AI-агентов на основе langflow, langchain, langgraph, cowork

• Семантическим поиском и сопоставлением текстов

• Работой с базами данных: сбором, обработкой, хранением (OpenSearch, для RAG)

• Разработкой RAG-системы

• Изучением актуальных NLP-моделей, внедрением DL-моделей

• Разработкой чат-бот моделей и моделей для других NLP задач

• Промпт-инжинирингом для LLM

• Кластеризацией, классификацией (обычной и multi-label), саммаризацией текстов

• Обучением и дообучением моделей, оценкой качества моделей

Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть:

• Python/классический ML/Pytorch

• Опыт работы с фреймворками для работы с LLM (langflow, langchain, langgraph, autogen, llamaindex)

• Знания принципов RAG

• Опыт работы с семантическим поиском (embedding-модели)

• Опыт работы с векторными базами данных (Opensearch, elasticsearch)

• Опыт решения практических NLP-задач (Classification, Clustering, NER, Summarization, Question Answering)

• Понимание принципов и алгоритмов классического ML, хорошее понимание DL

• Опыт перевода бизнес-задач в термины ML

• Опыт работы с git

Будет преимуществом:

• Практический опыт разработки AI-агентов на LLM-фреймворках

• Vide-coding — умение, опыт и готовность, работа на скорость

• Практический опыт NLP (например, BERT-модели — делал, дообучал)

• Построение и оптимизация RAG-систем — понимание…