Senior Data Scientist / AI Researcher (Без опыта)

Разработка интеллектуальной системы мониторинга ИИ-агентов в Сбере

Мы строим платформу, обеспечивающую безопасность и эффективность промышленной эксплуатации ИИ-сервисов Банков. Наша цель — не просто сбор метрик, а создание умной среды, способной предсказывать сбои, локализовать их причины и объяснять логику принятия решений агентов.

Ваши задачи:

• Создавать, тестировать и внедрять ИИ-агенты (включая LLM-as-a-Judge) и классические ML-модели для оценки качества, детекции аномалий и прогнозирования деградации.
• Исследовать и применять передовые методы настройки LLM, RAG и LLM-as-a-Judge для повышения точности и стабильности мониторинга.
• Управлять полным жизненным циклом проекта: от генерации идей и прототипирования до выпуска решения in production и его дальнейшей поддержки.
• Проектировать пайплайны обработки данных (трейсы агентов) и интеграцию моделей в MLOps-инфраструктуру.
• Взаимодействовать с командами разработки и валидации ИИ для внедрения решений и формирования стандартов.

Необходимый опыт и навыки:

• Опыт работы Data Scientist / Machine Learning от 5 лет с полным циклом разработки (исследования, прототипы, продакшн, мониторинг).
• Глубокие знания математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей.
• Опыт проведения R&D: самостоятельное изучение проблематики, формулирование гипотез и адаптация state-of-the-art методов.
• Уверенное владение стеком: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Optuna/Hyperopt.
• Навыки написания чистого, модульного Python-кода по принципам SOLID, опыт работы с Git.

Будет плюсом:

• Опыт создания ИИ-агентов/агентных систем и понимания принципов их коммуникации и оркестрации.
• Работа с трейсами и метаданными (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith).
• Опыт использования векторных баз данных.
• Владение стеком observability (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana).
• Вклады в open-source проекты ML/NLP/LLM.

Наши ожидания от личности:

• Проактивность и способность самостоятельно находить эффективные решения.
• Системное мышление и видение проекта как целостной структуры.
• Результативность в условиях неопределенности и работы с неполными данными.
• Ответственность за качество production-систем и соблюдение SLA.

Условия:
Офис в Москве (м. Кутузовская), гибридный формат по согласованию. Годовая премия и ежегодный пересмотр ЗП. Корпоративный спортзал, зоны отдыха, расширенный ДМС, льготная ипотека, подписка СберПрайм+, скидки партнеров, доступ к 400+ образовательным программам СберУниверситета, помощь в адаптации и программа реферальных вознаграждений.