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

Должностные обязанности
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.

Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется

Адрес места работы
г Москва, Кутузовский проспект 32