Junior/Middle Data Scientist (Classic ML)
Summary
Data Scientist validating ML and LLM models across Sberbank's business domains—challenging developer approaches, building alternative solutions, and contributing to AIVA, an LLM-based validation agent. Core stack: Python, pandas, PyTorch.
Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения. А ещё разрабатываем свой продукт — **AIVA**, LLM-агента, который автономизирует валидацию.
Сейчас мы ищем **Data Scientist в направление валидации** с фокусом на анализ, построение и валидацию моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка.* разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии)
* проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков.
* разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки
* автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг)
* проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка
* участвовать в разработке AIVA — нашего агента-валидатора на LLM: сценарии проверок, оценка качества ответов агента, обкатка на реальных валидациях
**Технологический стек:**
**Базовый стек:**
python, pandas, pytorch
**Будет плюсом:**
* Spark
* уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed)
* продвинутый опыт с LLM/GenAI (langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др)
**Инфраструктура:**
* собственный Hadoop-кластер приличных размеров 🌭
* GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)* высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук
* от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях)
* глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей
* опыт применения основных библиотек анализа данных.
* базовые знания bash и git.
**Будет плюсом:**
* опыт построения индустриальных ML-решений
* навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* возможность выбрать удобный график - офис / гибрид
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.