Senior Data Scientist / AI Researcher

Задачи: — разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев — исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее — ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки — проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в нашу MLOps экосистему — взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик. Требования: — глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей — опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки — от исследований и прототипирования до внедрения в прод и мониторинга — опыт проведения аналитических исследований (R&D): умение самостоятельно изучать проблемную область, формулировать и проверять гипотезы, выбирать и адаптировать state-of-the-art методы под задачи проекта — уверенное владение стеком технологий для анализа, экспериментов и разработки: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoostOptuna / Hyperopt — навык написание чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git. Будет преимуществом: — опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации — опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith) — опыт работы с векторными базами данных — знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем — публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM. Условия: — комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовский пр. — формат работы– офис, по согласованию с руководителем возможно выполнение пула задач в гибридном формате — ежегодный пересмотр зарплаты, 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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи — ипотека для сотрудников — бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.