Вакансии

Kled AI is looking for a Research Scientist Benchmarks and Evals to develop benchmarks, evaluate frontier models, and demonstrate the value of opt-in human data.

- 5+ years of applied data science experience. - Experience with models in production.

Тебе предстоит решать исследовательские и прикладные задачи: от анализа данных и разработки метрик до создания, внедрения и сопровождения алгоритмов. Чем предстоит заниматься Анализировать и обрабатывать данные различного объёма и структуры.

- Сильный опыт в ML, Deep Learning, NLP и LLM. - Практический опыт создания AI-продуктов, работающих в production и в большом масштабе.

Исследовать и сравнивать подходы к решению прикладных задач: от классического ML до LLM-пайплайнов. Строить и валидировать модели: классификация, NER, matching, извлечение и нормализация данных, ranking, генерация.

Руководить командой Data Science: развивать экспертизу, выстраивать процессы, помогать сотрудникам расти и достигать результата. От 10 лет опыта в Data Science.

решать продуктовые задачи с помощью ML: от постановки гипотезы и исследования данных до запуска решения в production и оценки бизнес-эффекта; развивать ML-модели, влияющие на клиентский опыт и бизнес-метрики продукта.

-Улучшать текущие и разработка новых моделей для рекомендаций. -Исследовать современные подходы.

Модели продаж: строить и улучшать маркетинг-микс модели продаж брендов.

Задачи: — участвовать в полном цикле разработки AI-агентов и универсальных ассистентов: от идеи и проектирования до запуска в продакшн — проводить эксперименты, тестировать гипотезы и исследовать новые подходы для создания агентских решений — разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны, чат-ботов и интеллектуальные системы — обучать и дообучать NLP-модели под конкретные задачи продукта — интегрировать разработанные модели и логику в бизнес-процессы — мониторить качество работы моделей в продакшне, находить узкие места и оперативно вносить улучшения. Требования: — опыт в NLP и понимание технологий: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей (LLM) — практический опыт коммерческой разработки AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов — опыт обучения глубоких нейронных сетей — уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, а также фреймворками для работы с агентами: LangChain, LangGraph (или их аналогами) — уверенное владение Python, Git, SQL, Bash, Docker. Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код — навык перевода бизнес-требований в конкретные технические и алгоритмические решения. Будет плюсом: — понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API — опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.) — опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных — практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги) — опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes. 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.

• Полный цикл разработки моделей: Проектирование, обучение, валидация и внедрение скоринговых и предиктивных моделей для оценки кредитоспособности заемщиков.

-Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц. -Анализировать данные, создавать признаки, реализуя Feature store, и отбирать признаки для моделей.

-Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц.

Ищем специалиста по данным для развития аналитики и внедрения ML-моделей. Предстоит решать задачи прогнозирования, расширять...

SpAItial is looking for a Research Scientist 3D Reconstruction and Novel View Synthesis to advance and evaluate 3D reconstruction and view-synthesis methods.

Разработкой AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource); Разработкой системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества LLM-приложений;

Построением ML-моделей прогноза продаж и клиентопотока в отделениях Сбера.

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.