data scientist в финтех

«История операций» — один из самых высоконагруженных и посещаемых экранов приложения СберБанк Онлайн. Команда развивает интерактивную ленту финансовых операций с помощью LLM: пользователи могут общаться со своими финансами на естественном языке, получать инсайты, автоматические теги и персонализированную аналитику расходов.

• Разрабатывать и внедрять ИИ-агентов на базе GigaChat, проектировать логику их рассуждений, обучать и дообучать модели, настраивать вызов внешних инструментов для банковских задач
• Проектировать и обучать ML-модели для анализа транзакционных и табличных данных и обогащения контекста агента
• Строить RAG-системы для поиска ответов по финансовым логам, чекам и документам пользователей
• Анализировать качество ответов агентов, выявлять ошибки, согласовывать метрики и представлять бизнесу ценность данных
• Оптимизировать рабочие процессы, сокращать задержки ответов, настраивать мониторинг решений и контролировать поведение агента в рабочей среде

• Опыт работы с LLM от 2–3 лет и запуска языковых моделей в рабочей среде
• Уверенное владение Python и библиотеками PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex
• Умение настраивать Prompt Engineering, оптимизировать инференс и оценивать качество генерации
• Знание классического машинного обучения, работа с табличными данными и признаками
• Умение писать сложные SQL-запросы для подготовки наборов данных

• Доступ к суперкомпьютерам Сбера для обучения крупных моделей
• Гибкие методологии работы
• Конкурентная официальная зарплата
• Годовые бонусы
• ДМС
• Тренажёрный зал
• Современный офис с игровыми зонами
• Обучение, митапы, конференции и воркшопы