Lead NLP Data Scientist

Наша команда занимается улучшением процесса заключения как стандартных, так и сложно-структурированных инвестиционно-банковских сделок Департамента инвестиционной деятельности (блок Корпоративно-инвестиционный бизнес), с применением искусственного интеллекта. Нашими потенциальными внешними и внутренними заказчиками являются сотрудники различных подразделений и ролей в Департаменте инвестиционной деятельности: 2 RUN направления бизнеса – собственные инвестиции и рынки капитала; 5 RUN поддерживающих подразделений и подразделение CHANGE, частью которого является наша команда. При этом, значительную часть также составляет взаимодействие со смежными подразделениями. Наша задача заключается в поиске возможностей для улучшения процессов с использованием искусственного интеллекта, методов и инструментов для анализа данных таких как машинное обучение, статистика и визуализация данных. Обязанности Анализ возможностей для улучшения процессов с применением методов и инструментов для анализа данных таких как машинное обучение, статистика и визуализация данных Реализация проектов по внедрению искусственного интеллекта в процессы Заказчиков: Разработка моделей для решения задач с методами машинного обучения, финансовой математики, эконометрическими, статистическими методами Разработка и оптимизация пром. кода модели Разработка кода получения входных данных для модели, кода вывода результатов Интеграция моделей во вычислительный процесс Развитие LLM для задач QA и Information Extraction. Требования Опыт работы в роли data scientist от 3 (трёх) лет в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО с использованием инструментов и технологий машинного обучения Python: отличное знание PyTorch, Numpy, Sklearn, Pandas, опыт работы с библиотеками Scipy, Matplotlib, Spark, Pyspark, Hive Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning Опыт в ранжировании, рекомендациях, NLP-задачах Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных Опыт классической ML разработки одной или нескольких типов моделей: Text classification, NER, QA Опыт работы с LLM, prompt engineering, дообучение GPT-like моделей LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с Plugins для LLM. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека для сотрудников выгоднее до 7% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.