Описание команды:

Мы разрабатываем AI-агентов для продуктовых команд и ТОП-процессов Блока "Стратегия и развитие", совмещая Classic NLP, LLM-based и мультиагентные подходы с целью повышения внутренней эффективности и автономизации задач на основе Leading Edge технологий в области AI.

Основные направления деятельности:

• Мэтчим разные сущности банка (продукты, функции, цели, встречи, письма, задачи Jira и др.) для создания полной картины в рамках анализа эффективности всей организации
• Формируем рекомендации по повышению эффективности на основе классификации, кластеризации и тематического моделирования с использованием цифровых следов
• Реализуем пайплайны обработки внутренних документов произвольной длины для максимального ускорения работы с ними (маршрутизация, рекомендация замечаний и генерация корректных документов с нуля)
• Проводим анализ графов целей организации (связанность, каскадирование, полнота и актуальность) для выравнивания стратегии банка на всех уровнях, 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, которые становятся предметом обсуждения на стратегических сессиях руководства банка

В наши глобальные планы входит:

• Разработка и внедрение AI-агентов для самых приоритетных стратегических процессов банка с потенциалом переиспользования на внешнем рынке
• Создание SotA-решений с учетом специфики банка

Обязанности:

• Разработка и внедрение ML-моделей и AI-агентов от этапа MVP до ПРОМ (CRISP-DM)
• Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering и др.
• Создание мультиагентных пайплайнов на основе фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain)
• Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера на основе внутренних и внешних данных (In-Context Learning, Prompt Tuning, RAG, PEFT)
• Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач
• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования

Почему стоит присоединиться к нам:

• Возможность использовать передовые AI-технологии и платформы банка
• Участие в развитии инновационных сервисов стратегического блока, которые приносят реальную пользу процессам и продуктам всего банка, при этом 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

Требования:

• образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ
• опыт в разработке NLP моделей
• высокий уровень владения ядром Python и SQL
• свободное владение базовыми библиотеками на Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.
• знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers
• опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp
• знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)
• знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.)

Условия:

• Удаленный или гибридный формат работы
• Ипотека выгоднее на 7% для каждого 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, регулярные внутренние митапы