В Сбер требуется Chief Data Scientist, обладающего глубокими знаниями в разработке AI-решений и опытом руководства командой специалистов в сфере анализа данных и машинного обучения (ML).
Команда занимается созданием инструментов и решений для внутренней безопасности на базе AI: разработка и развитие AI-агентов, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая AI-агентами.
Обязанности:
- Стратегическое лидерство DS-направления: поиск, оценка и внедрение новых технологий (ML/DL/LLM, агенты), формирование технологического видения развития AI в подразделении
- Договариваться со смежными командами и партнёрами внутри блока и банка: защищать интересы направления, выстраивать эффективный обмен подходами и решениями, согласовывать приоритеты и ресурсы без потери качества
- Отвечать от подразделения за разработку и согласование набора документов, необходимого для поддержания жизненного цикла моделей
- Обеспечивать разработку, внедрение, мониторинг и валидацию моделей согласно действующему modelling governance framework (участие в разработке со стороны подразделения и применение в его процессах)
- Отвечать от подраздления за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей, политик и процессов (Modelling governance framework)
- Определять приоритетные для Блока бизнес-задачи в части AI, отвечать за постановку совместно с подразделениями блоков финансовых и нефинансовых целей
- Сотрудничать с различными бизнес-подразделениями для выявления их потребностей в AI сервисах, аналитике или данных и разработке соответствующих решений
Требования:
- Опыт работы в области машинного обучения от 5 лет
- Наличие практического управленческого опыта от 2 лет
- Сильные навыки stakeholder management и умение работать с «непростыми» внутренними клиентами
- Системное мышление: способность видеть приоритеты в условиях конкурирующих запросов
- Опыт успешного создания и развертывания AI-агентов с использование фреймворока LangChain или аналогичных инструментариях
- Хорошее знание техник Prompt Engineering, структурированных выходов и использования, вызова инструментов (Function Calling)
- Практический опыт в реализации Retrieval Augmented Generation (RAG) и понимание преимуществ данного метода
- Обучение и файнтюнинг NLP моделей (SSL, SFT, PEFT): BERT, RoBERTa, XLNet, LLaMA), в том числе и самостоятельная разработка обучения на PyTorch
- Преимуществом будет наличие опыта настройки и эксплуатации локальных инсталляций LLM и понимание различий между ними (LLaMA, Qwen, DeepSeek и др.)
- Высокая продуктивность и умение быстро осваивать новые направления и подходы
- Способность брать ответственность за принятые решения и стремление к постоянному развитию профессиональных навыков
Условия:
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (для офиса Кутузовский 32)
- Формат работы – офис
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту – до 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров