Мы меняем подход к методам оценки риска. Наша команда разрабатывала transformer based архитектуры и подходы к их обучению для финансовых данных, и сейчас мы идем дальше — создаем мультимодальную reasoning модель, объединяющую цифровые следы клиента и текстовые данные для решения различных комплексных задач.

Нам по пути, если ты исследователь, который готов погрузиться в задачу, решения которой нет в открытых данных, и придется копаться в куче статей из различных доменов, вытаскивать оттуда крупицы знаний, ставить тысячи экспериментов и анализировать их.

Инфраструктура и данные

500+ GPU A100 (80GB) — выделенный вычислительный кластер

Spark / Hadoop — для распределённой обработки Big Data

Доступ к полным финансовым и клиентским данным для обучения

Обязанности

обучение мультимодальной LLM (текст + цифровые данные клиента)
генерация, очистка и контроль качества синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов
применение RL для улучшения reasoning-способностей модели
тестирование на реальных банковских данных и оценка применимости моделей в проде

Требования

глубокие знания DL, архитектуры моделей, оптимизационные методы
опыт обучения и адаптации LLM (pre-train, fine-tuning, instruction tuning, RL)
уверенное владение PyTorch, Transformers, PEFT
понимание принципов RL (RLHF, DPO, GRPO, RLVR, GSPO) и генерации синтетических данных
умение декомпозировать сложные задачи на части, строить план работы и оценивать сроки и ресурсы
опыт распределенного обучения больших моделей (FSDP, ZeRO, Mixed-precision, Tensor/Pipeline Parallelism)
владение английским на уровне B2 — для чтения и написания технической документации, публикаций.

Будет плюсом:

публикации в топовых журналах (Q1) или конференциях (A,A*)

Условия

офисный формат работы (локация: возле м. Кутузовская)
ежегодный пересмотр зарплаты и 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 4%
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.