Data Scientist
Summary
Data Scientist (AI) on a maternity-leave cover position at Sber2B in Moscow (on-site): designs AI-agent architectures on langflow/langchain/langgraph, builds a RAG system on OpenSearch, and works on NLP tasks — semantic search, classification, clustering, summarization, prompt engineering and model fine-tuning with Python/PyTorch.
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 структуры, инструментов и их отличий
Что мы предлагаем:
- Работу в аккредитованной IT-компании;
- Удобный офис (м. Калужская, ул. Обручева 30/1 с.2);
- Ежегодный бонус по итогам работы;
- Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока;
- Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
- Специальные условия для страхования семьи;
- Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
- Корпоративное обучение;
- Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
- Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
- Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.
Почему у нас классно работать:
- Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
- Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
- Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
- Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.
Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.
Остались вопросы по вакансии, пиши на почту рекрутеру:
Журбина Ксения kbzhurbina@sber2b.ru