15 сентября 2026 • г Санкт-Петербург • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
Обязанности
проектировать и разрабатывать LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентные системы: настраивать взаимодействие моделей, работу с контекстом и вызов внешних инструментов
разрабатывать и улучшать RAG-решения: подготовку данных, векторизацию, поиск релевантной информации и формирование контекста для LLM
исследовать и применять подходы на основе Transformer и Attention для обработки текстов, извлечения сущностей и построения векторных представлений
интегрировать AI-решения со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами
проводить эксперименты, оценивать и улучшать качество агентов и ML-моделей, настраивать мониторинг их работы
участвовать в построении масштабируемых MLOps-процессов для развёртывания и стабильной работы моделей в промышленной эксплуатации.
Требования
опыт работы в машинном обучении от трёх лет, наличие реализованных и внедрённых решений
практический опыт разработки LLM-workflow или агентских систем, их интеграции и адаптации под бизнес-задачи
опыт работы с RAG и векторным поиском: разбиение данных на фрагменты, выбор embeddings, поиск и ранжирование результатов
знание основ машинного обучения и основных архитектур Deep Learning, в особенности Transformer и механизма Attention; понимание принципов работы и обучения LLM
уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и PyTorch, опыт написания кода для промышленной эксплуатации
опыт работы с LangGraph или аналогичными инструментами построения LLM-workflow и агентских систем
опыт работы с Big Data-стеком – Spark, Hadoop, Hive; умение строить и оптимизировать пайплайны обработки данных
базовые знания и практический опыт в MLOps: развёртывание, мониторинг и сопровождение моделей
умение оценивать качество решений, анализировать ошибки и делать обоснованные выводы по результатам экспериментов
самостоятельность, проактивность, ориентация на результат и готовность осваивать новые подходы.
Будет плюсом:
опыт применения GigaChat, Kandinsky и аналогичных моделей в продуктах
опыт решения задач персонализации и разработки рекомендательных систем
опыт использования AI-инструментов для анализа, генерации контента и автоматизации рабочих процессов.
Условия
комфортный современный офис
возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
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
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.