В Дирекцию реализации и популяризации AI-инициатив Департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения (Сбер AI) Сбера требуется DS/AI Lead для реализации AI/GenAI-проектов в сегменте B2G. Нашей дружной командой мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AI Journey, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны.
---
- +Лидирование прототипирования в домене NLP
- +Разработка и валидация ML-моделей, создание и внедрение AI/GenAI решений для B2G
- +Проектирование архитектуры AI/GenAI и ML-моделей под бизнес-задачи
- +Формализация бизнес-задач в ML-постановки, выбор метрик качества и критериев успеха
- +Контроль сроков и планов выполнения пилотов и разработки прототипов
- +Проектирование, разработка, контроль качества фичей, в частности - мультиагентных систем на базе LLM для решения сложных задач
- +Проектирование и разработка систем RAG
- +R&D в области NLP: эксперименты с новейшими архитектурами, reasoning-моделями, fine-tuning моделей под специфические задачи
- +Оптимизация inference для работы с высокими нагрузками
- +Сбор, анализ и подготовка данных (EDA), формирование признаков (feature engineering)
- +Проведение экспериментов, сравнение подходов, интерпретация результатов, подготовка рекомендаций для заказчика
- +Анализ данных, feature engineering, A/B тестирование
- +Участие во внедрении моделей в прод: совместная работа с инженерами, подготовка артефактов (спецификации, требования к данным/сервису)
- +Подготовка технической документации и презентаций результатов
- +Взаимодействие с бизнес-заказчиками и техническими командами
---
- +Умение решать ad-hoc задачи вне стандартных подходов к разработке продукта
- +Высшее техническое/математическое/экономическое образование
- +Опыт production-разработки ML-систем от 5 лет
- +Глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms)
- +Практический опыт с RAG: vector databases, embedding models, retrieval strategies
- +Опыт работы с распределенными вычислениями (PyTorch Distributed, DeepSpeed)
- +Python на уровне написания эффективного production кода
- +Опыт управления командой разработки, использующей в т.ч. системы автоматического написания кода (Codex и др.)
- +Понимание полного жизненного цикла ML-модели, знание основных подходов к оценке качества моделей, работе с дисбалансом, переобучением, интерпретируемостью
- +Владение английским на уровне Upper Intermediate и выше
Будет плюсом
- +Опыт работы с information retrieval системами
- +Опыт построения мультиагентных систем (LangChain, AutoGen, CrewAI)
- +Опыт fine-tuning больших языковых моделей
- +Знание современных подходов к prompt engineering и chain-of-thought reasoning.