Middle Data Scientist (команда Copilot)

Задачи: — проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация) — разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации — обучать и дообучать NLP-модели (classification, embeddings) и современные LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA/QLoRA) — строить системы оценки качества генерации, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM as a judge) — переводить бизнес-задачи в ML-постановку и реализовывать решения полного цикла от гипотезы до интеграции в продакшен. Требования: — опыт работы в Deep Learning от 3 лет, включая обучение моделей на PyTorch — продвинутое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, принципы инференса (KV-cache, batching) и методы alignment — практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков — уверенная база в классическом ML и NLP, знание статистики, алгоритмов поиска и векторизации (от TF-IDF до эмбеддингов) — опыт работы с фреймворками для оценки и мониторинга LLM-решений, такими как Arize, LangSmith или Weights & Biases — владение техниками промпт-инжиниринга и опыт их применения на практике для оптимизации работы моделей — уверенное владение Git и Linux-окружением. Будет плюсом: — базовое понимание принципов проектирования архитектуры микросервисов — опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов — глубокое понимание архитектуры масштабируемых RAG-систем и опыт работы с векторными базами данных — опыт разработки асинхронных сервисов (asyncio) и интеграции ML-моделей в высоконагруженные системы. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.