data scientist внутренней безопасности

Подразделение Сбера создает инструменты и решения для внутренней безопасности с помощью AI. Команда развивает AI-агентов, RAG-системы, локальные инстансы LLM и их дообучение, а также разрабатывает модели для скоринга, поведенческого моделирования и выявления скрытых связей с помощью графовых нейронных сетей.

• Создавать и развивать решения с использованием LLM-агентов, включая полноценные мультиагентские системы;
• Создавать RAG-системы;
• Разрабатывать и поддерживать ML/DL-модели, обновлять и адаптировать их к меняющимся условиям и требованиям бизнеса;
• Дообучать и адаптировать открытые LLM;
• Создавать систему мониторинга качества моделей и контролировать их эффективность.

• От 3 лет коммерческой разработки на позиции Data Scientist или ML Engineer с подтвержденным опытом вывода моделей в продакшен;
• Понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей, опыт работы с PyTorch или TensorFlow;
• Уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch или Hugging Face;
• Уверенное знание Python, чистого кода, ООП, numpy, pandas и scikit-learn;
• Понимание принципов микросервисной архитектуры, Asyncio и FastAPI;
• Опыт создания агентов на LangChain и LangGraph;
• Знание основных концепций промпт-инжиниринга, Structured Outputs и Function Calling;
• Опыт проектирования и развития RAG-систем, включая Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers и стратегии Chunking;
• Опыт развертывания локальных open-source-моделей Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и других в продакшен-окружении;
• Опыт настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM;
• Опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей с использованием PEFT и LoRA/QLoRA;
• Опыт настройки мониторинга data drift и model decay, а также валидации моделей;
• Навыки работы с генеративными AI-моделями;
• Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах;
• Навыки создания и использования AI-агентов;
• Умение применять AI для анализа, генерации и автоматизации;
• Будет плюсом опыт создания AI-агентов и использования их в работе.

• Стабильная заработная плата и годовой бонус;
• Инновационные проекты и задачи для профессионального развития;
• Возможность обмениваться знаниями с экспертами команды;
• Корпоративные сообщества по интересам с поддержкой сотрудников;
• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити, в пяти минутах от метро «Кутузовская»;
• Фитнес-зал;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Расширенный ДМС;
• Льготное страхование для семьи;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.