freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Senior Data Scientist / AI Researcher

Summary

Build and deploy AI agents and ML models to monitor, explain, and predict failures in the bank’s AI services, integrating observability and MLOps pipelines.

Мы создаем основу для безопасного и эффективного использования ИИ в Банке. Наша команда разрабатывает мультиагентную систему для автономного мониторинга всех ИИ-агентов Банка в промышленной эксплуатации. Это не просто дашборды и алерты — это интеллектуальная платформа, которая должна понимать, как и почему агенты принимают решения, предсказывать сбои до их наступления и автоматически локализовать корневые причины.

Мы предлагаем возможность сыграть ключевую роль в разработке с нуля уникальной системы, от которой зависит надёжность всех ИИ-сервисов Банка для миллионов людей.

Обязанности

  • разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев
  • исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее.
  • ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки
  • проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в нашу MLOps экосистему
  • взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик.

Требования

  • глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей
  • опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки — от исследований и прототипирования до внедрения в прод и мониторинга
  • опыт проведения аналитических исследований (R&D): умение самостоятельно изучать проблемную область, формулировать и проверять гипотезы, выбирать и адаптировать state-of-the-art методы под задачи проекта
  • уверенное владение стеком технологий для анализа, экспериментов и разработки: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoostOptuna / Hyperopt
  • навык написание чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git.

Будет преимуществом:

  • опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации
  • опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith)
  • опыт работы с векторными базами данных
  • знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем
  • публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM.

Условия

  • комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовский пр.
  • формат работы– офис, по согласованию с руководителем возможно выполнение пула задач в гибридном формате
  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте
  • расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
  • ипотека для сотрудников
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

See also