Команда продукта «Интеллектуальная система управления руководителя» занимается созданием продукта, разработка которого включает:

• Data-решения
• AI-сервисы для инструментов руководителя от идеи до промышленной эксплуатации,
• Решения с использованием сервисов партнеров экосистемы
• Трекер задач
• Инструменты оценки встреч и обратной связи, реализующие принципы прозрачности в рамках follow-up менеджмента.

Обязанности

• разработка дизайна ML системы из множества ML моделей в рамках единого продукта («Интеллектуальная система управления руководителя»);
• консультирование / участие в автоматизации источников данных для ML моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer;
• full-stack разработка ML моделей, доведение моделей из стадии MVP до целевого решения (все этапы ЖЦ моделей по CRISP-DM от Data Understanding до Deployment с использованием тех. стека банка);
• NLP-задачи: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering;
• Domain Adaptation и инструктивное дообучение большой языковой модели Сбера (Generative + Extractive, ChatGPT-like) с использованием внешних/внутренних данных;
• Text2Code (внешняя память ChatGPT-like модели на основе динамических блоков);
• индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.).
• тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision;
• участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения);
• участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.

Требования

• высшее техническое образование в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики;
• опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем (желательно);
• понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM);
• умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов;
• высокий уровень владения ядром Python и SQL;
• свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn;
• знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers;
• опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp;
• знание архитектур нейронных сетей LSTM, трансформеры (BERT, BART);
• контейнеризация: Docker, OpenShift;
• Linux;
• инструменты DevOps (MLOps): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins;
• индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества (не менее 3-х лет);
• технический английский статьи, документация);
• преимущество: pet-projects на Github, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт DS-менторства

Условия

• Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
• Бесплатная подписка СберПрайм+;
• Скидки на продукты компаний-партнеров;
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
• Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.