Описание

Описание команды:

Наша команда разрабатывает комплексные AI-решения (Classic NLP, LLM, AI-agents) для ключевых продуктов и процессов Блока «Стратегия и развитие». Мы всегда находимся на переднем краю развития технологий и пробуем новое – первыми в Сбере разработали прототип мультиагентной системы для работы с обращениями, благодаря чему агентные решения стали одним из самых востребованных направлений в банке.

Наш технологический фокус выходит за рамки AI-агентов: мы решаем задачи классификации, кластеризации, мэтчинга, доменной адаптации (Metric Learning, PEFT), при необходимости используем SFT. Итог нашей работы – не отдельный e2e-пайплайн, а production-ready мультисервисные архитектуры, интегрированные во внутренние поверхности Сбера.

Недавние проекты: мультиагентная система для анализа организационной эффективности (доклад на AI Journey 2025), мультиагентный пайплайн для анализа документов об организационных изменениях, AI-агент-Copilot для постановки и мониторинга целей. Все направления активно растут и получают непосредственную поддержку руководства банка.

Основные направления деятельности:

•         Формируем рекомендации по повышению эффективности команд, продуктов и подразделений на основе классификации, кластеризации и тематического моделирования с использованием цифровых следов (Jira, встречи, письма и др.)

•         Проводим комплексный анализ результативности в рамках сценарного моделирования деятельности по достижению целей руководства банка 

•         Реализуем пайплайны обработки внутренних документов произвольной длины для построения рекомендаций по работе с ними и ускорения организационных изменений

•         Выявляем глобальные тренды и проводим анализ их влияния на численность ролей банка для Стратегии Сбера

•         Анализируем графы целей организации (связанность, каскадирование), а также рекомендуем амбициозные цели с учетом контекста и приоритетов Стратегии

•         Расширяем направление доменной адаптации для прокачивания стримов семантического поиска, ранжирования и прочих NLP downstream-задач

•         Участвуем в развитии глобального направления AI-агентов и регулярно используем в работе современные подходы на основе LLM (External Tools, Reasoning, Reflection)

•         Проверяем гипотезы любой сложности для получения Data-driven инсайтов для подготовки стратегических сессий руководства банка

Наши глобальные приоритеты:

•         Разработка и внедрение AI-решений (Classic NLP, LLM-приложения, AI-агенты) для повышения эффективности приоритетных стратегических процессов банка с потенциалом использования на внешнем рынке

•         Создание SotA-решений с учетом специфики банка

Почему нас выбирают:

•         Возможность использовать передовые AI-технологии и платформы банка

•         Участие в развитии инновационных сервисов стратегического блока, которые приносят реальную пользу процессам и продуктам всего банка и быстро попадают в поле зрения ключевых руководителей

•         Возможность участия в международных проектах и конференциях по AI и ML

Работа в дружной команде профессионалов, ориентированной на достижение самых амбициозных целей и постоянное развитие

Обязанности

•         Адаптация и обучение языковых моделей на основе внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, RAG, PEFT, SFT)

•         Полный цикл подготовки данных для обучения моделей

•         Разработка и внедрение AI-сервисов (Classic NLP, LLM-приложения, AI-агенты, диалоговые системы) от этапа MVP до ПРОМ (CRISP-DM)

•         Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач

Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования

Требования

•         Образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики и информатики. Наиболее приоритетны: МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ

•         Опыт в дообучении LLM с помощью адаптеров

•         Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)

•         Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов

•         Высокий уровень владения ядром Python

•         Знание фреймворков, библиотек: PyTorch, Transformers

•         Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)

•         Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.)

•         Контейнеризация: Docker, OpenShift

Опыт написания научных статей

Условия

•         Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально)

•         Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом

•         Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования

•         Бесплатная подписка СберПрайм+

•         Скидки на продукты компаний-партнеров

•         ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

•         Корпоративная пенсионная программа

•         Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию

•         Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира