Сбер

data scientist для финансовых процессов

Коротко

Data Scientist в команду AI-трансформации блока «Финансы» Сбера — разработка LLM-агентов и инструментов для них, вывод агентских систем в продакшн. Компания — крупный финтех-игрок, работа в гибридном формате в Москве. Требуются знание Python, Deep Learning, ML, опыт работы с open-source LLM, LangChain/LangGraph, RAG-подходами и основами MLOps; нужен опыт от 2 лет и высшее образование.

Описание
Команда Дивизиона AI-трансформации и исследования данных блока «Финансы» разрабатывает AI-агентов в рамках инициативы «Цифровой сотрудник БФ», направленной на повышение эффективности операционных процессов блока «Финансы».
Задачи
•Разрабатывать классических LLM-агентов
•Разрабатывать инструменты для агентов и инструкции-навыки для LLM
•Воспроизводить основные паттерны разработки в продуктовой парадигме
•Участвовать в обсуждении требований с бизнес-заказчиками
•Контролировать качество конвейера агентов
•Декомпозировать верхнеуровневые задачи на исполнимые в рамках разработки
•Выводить в рабочую среду LLM-приложения и агентские системы
Требования
•Знать математический анализ, линейную алгебру, Deep Learning, классическое машинное обучение и Python (async, FastAPI, Semaphore)
•Иметь высшее образование
•Понимать устройство целевых решений и предлагать изменения в архитектуру
•Иметь опыт работы с LLM с открытым исходным кодом (GLM5.2, Qwen 3.5 и др.)
•Знать LangChain, LangGraph, FastAPI, Hugging Face, регулярные выражения и библиотеки для обработки текста
•Знать Vanilla RAG, Advanced RAG и способы работы с контекстом LLM
•Знать базовые принципы промышленной разработки на Python (SOLID, Singleton)
•Знать основы MLOps, включая системы контроля версий и CI/CD
Будет плюсом
•Опыт работы с OpenClaw и его форками
•Использование LLM GigaChat и Kandinsky
•Опыт в финтехе
•Использование и доработка OCR
Условия
•Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»
•Можно выбрать удобный график: офис или гибрид
•Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премии
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Расширенный ДМС, льготное страхование семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготная ипотека: дисконт равен 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка «Прайм» с возможностью совместного использования с тремя близкими
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте