Senior Data Scientist / AI Researcher (Центр практического ИИ)

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое разрабатывает и внедряет прикладные решения на базе искусственного интеллекта.

Сейчас мы ищем в команду Senior Data Scientist / AI Researcher для образовательных AI-проектов. Предстоит создавать агентные решения для учеников и учителей: менторов, учебных ассистентов, инструменты для проверки заданий и генерации образовательного контента.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Задачи:

• разработка и внедрение LLM-агентов и продвинутых RAG-систем в EdTech-домене — от прототипов до production-ready решений
• решение прикладных задач OCR и document understanding: извлечение структуры учебных материалов, обработка PDF и изображений
• разработка AI-ассистентов для образовательных сценариев
• исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines)
• эксперименты с различными proprietary и open-source LLM-моделями (GigaChat, Gemini, Qwen и др.) для прикладных AI-сценариев
• fine-tuning моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA, SFT)
• разработка метрик качества и evaluation pipeline для LLM-систем.

Требования:

• опыт работы DS/ML/NLP от 3 лет
• глубокая экспертиза в NLP/LLM
• уверенное знание инструментов разработки и инфраструктуры (bash, docker/openshift, git и т.д.)
• фундаментальные знания в сфере ML, профильное образование
• уверенные знания языка Python и опыт индустриальной разработки
• понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
• практический опыт с LangChain / LangGraph (agents, tools, checkpointers, streaming, state)
• опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей
• умение проектировать пайплайны inference / retraining
• опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, StreamLit, ChainLit и т.д.)
• опыт интеграции LLM с внешними API, базами знаний и retrieval-системами.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х дней в неделю)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.