Tech Lead Data Scientist

09 Июня

Город:

Москва

Занятость:

Полная занятость

Компания "Сбербанк"

Реализуем стратегический проект Блока по созданию Цифровых двойников компаний.

Мы строим систему поддержки принятия решений в бизнесе корпоративных клиентов на основе мультиагентной GenAI-архитектуры. Ключевая задача - понять, какие факторы действительно влияют на бизнес клиента, и на основе этого объективно оценить, какую выгоду клиент получит от реализации конкретной инициативы или стратегии.

Техническая основа – мультиагентная система, интегрированная с реляционными и документальными корпоративными и проприетарными данными и базами знаний, AI-моделями, внутренними АС банка.

Система обеспечивает интерпретацию текущего состояния бизнеса клиента, причинно-следственные выводы о влиянии фактических или гипотетических изменений на результаты деятельности, прогноз будущего финансового состояния в различных макросценариях, а также генерирует и оптимизирует условия (сценарии) достижения бизнес-целей клиента.

Мы ищем Лидера, которому интересно не только R&D, но и создание полноценных продуктовых систем, способных обучаться на пользовательском фидбэке и решать конкретные бизнес-задачи.

Обязанности

изучать научные статьи, алгоритмы, модели и код, оценивать их применимость к бизнес-задачам
формировать целевое видение и архитектуру решения, привлекать ИИ-лаборатории и подрядчиков
проектировать логику и архитектуру мультиагентной системы
полный цикл ML/AI-разработки: от проектирования архитектуры до релиза и поддержки решений
реализовывать стратегии адаптации LLM (prompting, LoRA, SFT, DPO, RLHF) под специфику задач
помогать проектировать и обучать Sequence/Transformer/LLM-модели для what-if моделирования
формировать и развивать систему метрик качества, бенчмарков, отслеживать продуктовые и технические метрики, проводить эксперименты
коммуницировать с интересантами: демонстрировать прогресс, собирать обратную связь
управлять командой: расставлять приоритеты, следить за задачами, обучать и мотивировать.

Требования

опыт в роли техлида/тимлида AI/ML-продукта от 3 лет
отличный математический и статистический бэкграунд
глубокое понимание современных AI/ML и GenAI-технологий
знание Deep Learning, Causal AI, архитектур Transformer и GPT
глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM
опыт работы с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph или аналоги
понимание пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge, т.п.
Vibe Coding: умение автоматизировать рутинные процессы команды с помощью AI-инструментов
Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и технологии
стратегическое мышление, способность видеть общую картину и внимание к деталям.