Senior Data Scientist (Внутренняя безопасность)

Описание

Локация: Москва, полностью офисный формат работы на месте работодателя; офис расположен рядом с Москва-Сити, в пяти минутах от метро «Кутузовская».
Компания
Подразделение Сбера создает AI-инструменты и решения для внутренней безопасности.
Что делать

Создавать и развивать решения на базе LLM-агентов, включая полноценные мультиагентские системы.
Проектировать и развивать RAG-системы.
Разрабатывать, поддерживать и адаптировать ML/DL-модели к меняющимся требованиям бизнеса.
Дообучать и адаптировать открытые LLM, а также развертывать локальные модели в production.
Создавать мониторинг качества моделей, контролировать их эффективность, настраивать мониторинг data drift и model decay.

Требования

Оконченное высшее образование.
От пяти лет коммерческой разработки на позиции Data Scientist или ML Engineer, с подтвержденным опытом вывода моделей в production.
Понимание математики классического ML и архитектур нейросетей; практический опыт с PyTorch или TensorFlow.
Уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch и Hugging Face.
Уверенный Python, чистый код, ООП, NumPy, pandas, scikit-learn; понимание микросервисной архитектуры, Asyncio и FastAPI.
Опыт создания агентов на LangChain/LangGraph, знание промпт-инжиниринга, Structured Outputs и Function Calling.
Опыт проектирования и развития RAG-систем: Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, rerankers и chunking strategies.
Опыт развертывания Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и других open-source моделей в production, а также настройки высокопроизводительного LLM-инференса с помощью vLLM.
Опыт fine-tuning LLM-моделей с использованием PEFT, LoRA/QLoRA; валидации моделей и настройки мониторинга data drift и model decay.
Навыки работы с генеративными AI-моделями и инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации.

Хорошо, если есть

Опыт создания и применения AI-агентов в работе.
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах.

Культура и преимущества

Инновационные проекты, профессиональное развитие и возможность углублять экспертизу.
Обмен знаниями, высокая экспертиза внутри команды и совместная работа над общими задачами.
Стабильная заработная плата и годовой бонус.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Современный IT-офис с фитнес-залом, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации.