Работа в Москве, вакансия - Data Scientist NLP (AI-Агенты) • Москва - id439

Мы аккредитованная IT-компания Экосистемы Сбер Банка. Развиваем инновационные решения, исследуем все ключевые метрики и показатели для бизнеса и госсектора.

В настоящий момент у нас открыта вакансия «Data Scientist NLP».

Мы команда, работающая совместно с корпоративным блоком
ПАО Сбербанк, реализуем проекты на основе AI для внешних заказчиков. Тесно сотрудничаем с исследовательскими подразделениями банка, используем их опыт и наработки для внедрения прикладных решений.

Обязанности:

• Разработка архитектур AI-агентов на основе langflow, langchain, langgraph
• Семантический поиск и сопоставление текстов
• Работа с базами данных: сбор данных, обработка, хранение
• Разработка RAG-системы
• Изучение актуальных NLP-моделей.
• Внедрение DL-моделей
• Разработка чат-бот моделей и моделей для других NLP задач
• Промпт-инжиниринг для LLM
• Кластеризация, классификация (обычная и multi-label), саммаризация текстов
• Обучение и дообучение моделей
• Оценка качества моделей.

Требования:

• Python/классический ML/Pytorch
• Опыт работы с фреймворками для работы с LLM (langflow, langchain, langgraph, autogen, llamaindex)
• Знания принципов RAG
• Опыт работы с семантическим поиском (использование embedding-моделей)
• Опыт работы с векторными базами данных (Opensearch, elasticsearch)
• Опыт решения практических NLP-задач (Classification, Clustering, NER, Summarization, Question Answering)
• Понимание основных принципов и алгоритмов классического ML
• Хорошее понимание области DL
• Опыт перевода бизнес-задач в термины ML
• Опыт работы с git.

Условия:

• Оформление в штат по ТК РФ (бессрочный трудовой договор)
• Формат работы: гибрид/удаленка (с возможностью периодически приезжать в офис вместе с командой)
• Работа в аккредитованной IT-компании, сопутствующие льготы
• Бонус по итогам работы (годовой)
• ДМС, в т.ч. для родных по программе со-оплаты
• Скидки и льготы от Сбер Банка (льготная ипотека, кредитные программы) и партнеров
• Развитие и расширение компетенций внутри команды.