Junior NLP, LLM Data Scientist

25 Октября

Партнерские Вакансии

Город:

Москва

Занятость:

Полная занятость

Опыт:

Нет опыта

Компания "Сбербанк"

Кластер моделирования и исследования данных Блока «Стратегия и развитие» Сбера занимается разработкой AI-решений для различных бизнес-доменов подразделения: целеполагание и эффективность деятельности, управление численностью Группы, Data-driven инсайты для стратегии, анализ процессов и клиентских путей банка.

Обязанности

· консультирование / участие в автоматизации источников данных для ML моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer;

· end2end-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 и др.;

· Domain Adaptation и дообучение (Lora SFT / SFT) большой языковой модели Сбера (GigaChat) с использованием внутренних / синтетических данных;

· LLM Plugins (multi-hop reasoning, поиск, генерация fuse blocks для вызова внешних API);

· разработка Python back-end сервисов для обслуживания моделей в ПРОМ-среде.

Сопутствующие обязательные стримы:

· взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта;

· участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (тех. стек для развертывания моделей в средах исполнения);

участие в стримах по валидации моделей и постановке их на автомониторинг

Требования

· опыт в разработке NLP-моделей (обязательно) и рекомендательных систем (желательно);

· высокий уровень владения ядром Python и SQL;

· свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn;

· опыт работы с NLP-библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp;

· индустриальный опыт разработки, обучения, тестирования, выведения моделей в эксплуатацию и мониторинга качества;

Условия

возможен удаленный, гибридный или офисный формат на выбор

ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования

фитнес залы в офисах;

бесплатная подписка СберПрайм+;

скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и другие;

ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;корпоративная пенсионная программа;

курсы для будущих родителей, материальная поддержка и тематическое сообщество для молодых мам;

детский отдых и подарки за счет Компании;

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;

реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей

Похожие вакансии

05 Ноября

Data Scientist (Департамент "Занять и сберегать")

Москва

Компания "Сбербанк" Наша команда «Кредитный профиль клиента». Мы поставили себе амбициозную цель – для всех пользователей на поверхностях группы...

Отправить резюме подробнее

05 Ноября

Data Engineer (Голос клиента)

Москва

Компания "Сбербанк" Наша команда собирает витрины данных для нужд Клиентского опыта (сервисным коммуникациям и голосу клиента). Команда приходит...

Отправить резюме подробнее

06 Ноября

Data Analyst (СберСпасибо)( Сбербанк )

Москва

Компания "Сбербанк" Мы – команда разработки решений, основанных на данных, для Программы Лояльности Сбербанка – СберСпасибо , находимся в...

Отправить резюме подробнее

06 Ноября

Менеджер по продажам IT в сфере B2B (junior)

Москва

Компания "Градум" Градум — Российская аккредитованная ИТ-компания, занимающаяся разработкой и внедрением программного обеспечения на...

Отправить резюме подробнее

07 Ноября

Data Analyst (Trading)

Москва

Компания "Advantage Solutions" Responsibilities: Monitoring news and updates from all supported exchanges. Analysis of exchange API...

Отправить резюме подробнее

Вакансия размещена в отрасли

Банки / Инвестиции / Лизинг: