СБЕР

Middle/Senior LLM Data Scientist

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 3 до 6 лет

AI-команда блока развития клиентского опыта B2C ищет Middle/Senior LLM Data Scientist для дообучения LLM под конкретные задачи, разработки AI-агентов и обучения NLP-моделей. В рамках задач предстоит развивать AI-помощников, прогнозировать поведение клиентов, улучшать инструменты анализа обратной связи. Команда занимается разработкой AI-инструментов для улучшения клиентского опыта внешних и внутренних клиентов Сбера:

  • Разработка умных помощников,
  • Комплексная обработка обратной связи клиентов,
  • Автосегментация клиентов, поиск причин изменения клиенсткого поведения, генерация инсайтов,
  • Прогнозирование изменения клиентского поведения (отток, транзакционная активность) и реакций на коммуникации.

В команде работает более 20 человек (DS, MLE, MLOps), имеются большие вычислительные кластеры, лаборатории для обучения моделей на GPU, а также имеется коммуникация с разработчиками LLM-моделей в Сбере

Проекты:

  • Разработка AI-помощников для внутренних (клиентские менеджеры, бизнес аналитики, разработчики, тестировщики и др.) и внешних клиентов различных сегментов,
  • Развитие инструментов комплексной обработки обратной связи клиентов,
  • Генерация персонализированных инсайтов на основе клиентских данных.

Обязанности

  • Дообучать LLM (GigaChat) под новые предметные области (с учетом клиентских данных) (SFT/LORA),
  • Разрабатывать AI-агенты под различные задачи,
  • Разрабатывать и обучать NLP-модели для задач умного поиска, суммаризации и классификации текстов.

Требования

  • Продвинутое понимание NLP (от TF-IDF до LLM),
  • Опыт в DL от 2х лет: обучение/дообучение (желательно на pytorch),
  • Опыт работы с LLM и AI-агентами,
  • Знание техник промптинга,
  • Хорошие знания статистики и машинного обучения,
  • Владение git, SQL на уровне пользователя.

Будет плюсом:

  • Понимание архитектуры продвинутых RAG-ситем,
  • Опыт обертки готовых решений в сервис.

Условия

  • Корпоративное обучение за счет компании (внутреннее и внешнее)
  • Мощное железо, дополнительные мониторы, ноутбук
  • Комфортный офис со спортзалом, в наличии кофе/чай и печенье
  • Конкурентные условия труда (белая заработная плата, премии)
  • Расширенный ДМС с первого дня работы для себя и близких
  • Льготная ипотека и банковские продукты на специальных условиях