Middle Data scientist (валидация GenAI решений/моделей классического ML)

В Центре модельных рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Data Scientist.

Команда создает инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям. Работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML (Classic ML), а также с генеративными моделями (Gen AI).

Чем предстоит заниматься:

• анализ бизнес-процессов применения модели и оценка ее оптимальности
• валидация решений на базе LLM (в частности GigaChat), в том числе агентов
• тестирование альтернативных подходов к решению валидируемой задачи
• разработка валидационных тестов для проверки различных аспектов ML-решений
• исследование новых подходов для оценки и интерпретации работы LLM
• участие в разработке методологии валидации применений LLM в бизнес-кейсах
• консультация представителей бизнеса и команд разработки по вопросам прохождения валидации
• оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели
• независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей
• оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации
• создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python)
• исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов
• участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов.

Ждем от кандидата:

• знание ML/DL и статистического анализа, понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer, RL, RecSys, LLM и т.д.)
• владение Python и основных библиотек анализа данных, знание SQL и навыки работы с базами данных, приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере
• знание «классических» подходов и моделей для разработки и оценки решений различных NLP-задач, знание основных принципов построения encoder-only и decoder-only моделей на основе архитектуры transformer
• опыт работы с библиотеками / фреймворками: pytorch, transformers, datasets, langchain (желательно)
• опыт обучения / дообучения моделей из семейств BERT и GPT.

Будет плюсом:

• опыт разработки пром-решений на базе LLM, таких как: вопросно-ответные системы, суммаризация / перефразирование контента, чат-боты и т.д
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Что предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис
• 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 (для Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.