Сбер

Senior Data Scientist / AI Researcher

Коротко

Senior Data Scientist / AI Researcher разрабатывает и внедряет платформу мониторинга ИИ-агентов Сбера, включая LLM-as-a-Judge, детекцию аномалий, прогнозирование деградации и локализацию сбоев. Требуется от 5 лет опыта в Data Science/ML полного цикла, глубокие знания статистики, классического ML и нейросетей, владение NumPy, Pandas, Scikit-learn и другими ML-инструментами. Работа в Москве в офисе с возможностью гибридного формата по согласованию.

Локация и формат
Локация: Москва, метро Кутузовский пр. Формат работы: офис; по согласованию с руководителем возможен гибридный формат.
Зарплата: 300 000–500 000 ₽ в месяц на руки.
Компания
Разработка систем для безопасного и эффективного использования ИИ в Сбере, включая платформу мониторинга ИИ-агентов в промышленной эксплуатации.
Что делать
•Разрабатывать, тестировать и внедрять ИИ-агентов, включая LLM-as-a-Judge, и классические ML-модели.
•Создавать решения для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев.
•Исследовать и внедрять подходы к настройке LLM, LLM-as-a-Judge и RAG.
•Вести задачи полного цикла: от исследования и прототипирования до внедрения, тестирования и поддержки в продакшене.
•Проектировать пайплайны для работы с трейсами ИИ-агентов и обучения моделей, интегрируя их в MLOps-экосистему.
•Взаимодействовать с командами разработки и валидации ИИ-агентов и MLOps.
Требования
•От 5 лет опыта в Data Science или Machine Learning с полным циклом разработки.
•Глубокое знание математической статистики, классического ML и архитектур нейросетей.
•Опыт проведения R&D-исследований, формулирования и проверки гипотез, адаптации state-of-the-art методов.
•Уверенное владение NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Optuna или Hyperopt.
•Чистый модульный код на Python, понимание SOLID и опыт работы с Git.
Хорошо, если есть
•Опыт разработки ИИ-агентов и агентных систем.
•Опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов, включая OpenAI, Arize Phoenix или LangSmith.
•Опыт работы с векторными базами данных.
•Знание observability-стека OpenTelemetry, Prometheus и Grafana.
•Публикации или значимый вклад в open-source в области ML, NLP или LLM.
Культура и преимущества
•Современный офис, корпоративный спортзал и зоны отдыха.
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, ипотека для сотрудников и бесплатная подписка СберПрайм+.

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