Мы - команда "Классификация" департамента "Забота о клиентах". Занимаемся разработкой и внедрением ML-моделей для автоматической классификации обращений от наших 110 миллионов клиентов. Анализируем потоки обращений, формируем аналитические отчёты и метрики, помогая бизнесу выявлять инсайты для оптимизации процессов поддержки — снижаем нагрузку на операторов и ускоряем обработку запросов. Также строим предиктивные модели для прогнозирования обращений и создаём интеллектуальных ассистентов (агентов), автоматизирующих взаимодействие с клиентами и повышающих качество обслуживания.Обязанности Отвечать за полный цикл создания решений на базе LLM и ML: работа с данными, подготовка датасетов, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества, вывод в ПРОМ и поддержка Поиск и проверка data-driven гипотез внутри процессов работы с обращениями клиентов Работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками Участие в промышленном внедрении и сопровождении ML-решений: подготовка релизов, мониторинг технических и продуктовых метрик, участие в поиске и устранении инцидентов Оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU. Требования Опыт разработки на Python: pytorch, numpy, sklearn, pandas, библиотеки обработки текстовых данных Базовые инженерные навыки: git, окружения, воспроизводимость и т.д. Отличные теоретические знания базовых алгоритмов и структур данных, классического и нейросетевого NLP (в тч LLM) Опыт практической работы с LLM через API Опыт обучения/дообучения классических трансформеров Практический опыт построения и внедрения в ПРОД ML решений Опыт prompt-engineering Знание SQL. Будем плюсом: Опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph (или подобными) Опыт работы с агентскими системами Опыт обучения/дообучения LLM Опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры Опыт постановки и проведения a/b тестов Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive), Spark. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - гибрид после испытательного срока 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 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