Команда фокусируется на развитии и адаптации передовых технологий: дообучение Gigachat (LoRA), создание мультиагентных систем, проведение исследований и внедрение инновационных подходов в области больших языковых моделей. Наш кластер является центром компетенций Блока B2C и экосистемы Сбера по внедрению в промышленные процессы AI решений и LLM моделей. Мы выполняем одновременно порядка нескольких десятков проектов по различным направлениям – это продукты или процессы банка, экосистемные продукты. Решаем сложные, но интересные задачи на стыке областей – математики и бизнеса. У этих задач нет готовых решений, при этом в качестве и скорости мы ежедневно конкурируем с лидерами индустрии искусственного интеллекта. Обязанности · Формирование и приоритизация бэклога команды, обеспечение его соответствия целям команды и стратегии блока B2C · Оценка применимости гипотез с использованием LLM и их эффектов · Тестирование гипотез и разработка продуктов · Формирование видения AI-продукта (какие технологии используем, как будет работать и тд) · Планирование ресурсов команды, управление задачами, обеспечение сроков выполнения и высоких стандартов качества · Взаимодействие с бизнес-заказчиками и смежными командами. Требования · Опыт работы тимлидом/PO команды Data Science от 1 года · Глубокие знания трансформерных моделей, LLM (в том числе мультимодальных), опыт дообучения (PEFT, SFT) · Промышленный опыт разработки на Python/SQL · Умение делать быстро прототипы в том числе своими руками · Умение запланировать ресурсы, подобрать людей, составить роадмап · Понимание процессов машинного обучения и внедрения моделей в production, знание CI/CD для ML-проектов. Будет плюсом: · Опыт работы с инструментами и фреймворками для работы с LLM (LangChain, LangGraph и прочее) · Опыт работы с Kafka/RabbitMQ · Опыт управления продуктом на стыке AI и бизнеса, в том числе навыки построения стратегии и взаимодействия с бизнес-заказчиками · Навыки разработки промышленных AI-решений, включая опыт работы с Docker и Kubernetes. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - возможен гибрид Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Ипотека для сотрудников выгоднее до 4% Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии