Центр Исследований занимается созданием SoTA технологий искусственного интеллекта для анализа финансовых данных и их применения для AI-трансформации Блока Риски. Наша задача разработать и обучить мультимодальную reasoning модель, объединяющей текстовые данные и цифровые следы клиентов для улучшения качества решений банковских задач. Обязанности проводить генерацию и очистку синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов обучать большую мультимодальную LLM (текст + цифровые следы клиентов) применять RL подходы для улучшения reasoning способностей модели выполнять валидацию на современных бенчмарках разработанного решения с точки зрения точности и корректности рассуждений оценивать решения на real-world данных. Железо и данные: выделенный кластер 500+ GPU A100 80GB Spark/Hadoop для работы с Big Data доступ ко всем банковским данным, необходимым для построения решения. Требования опыт работы от 3-х лет глубокие знания ML/DL (в частности, трансформеры, большие языковые модели) уверенный опыт обучения LLM моделей уверенные знания Python: torch, transformers, peft Английский B2+. Будет плюсом: опыт работы с мультимодальными моделями знание методов RL для LLM (RLHF, DPO, GRPO, RLVR, GSPO) опыт распределенного обучения больших моделей (FSDP, ZeRO, Mixed-precision, Tensor/Pipeline Parallelism) публикации в топовых журналах (Q1) или конференциях (A-A*). Условия комфортный современный офис м. Кутузовский пр. или м. Волгоградский проспект формат работы - офис годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития регулярные митапы и развитое DS-community расширенный 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 вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии