Что за роль
В Сбере исследователь данных будет работать с машинным обучением и генеративными моделями. Среди задач — разработка LLM-агентов и RAG-сценариев, а также интеграция решений с корпоративными системами.
Чем вы будете заниматься
- Проводить EDA и обучать модели.
- Разрабатывать LLM-агентов и RAG-сценарии.
- Заниматься промпт-инжинирингом.
- Интегрировать решения с корпоративными системами.
Требования
- Уверенное владение Python, PyTorch, pandas и NumPy.
- Опыт в NLP, RAG и дообучении моделей.
- Знание классического машинного обучения.
- Опыт вывода моделей в продакшн и работы с Git.
Кто здесь добьётся успеха
Уверенно применяет Python, PyTorch, pandas и NumPy для EDA, обучения и оценки моделей, а затем переносит результаты экспериментов в рабочие решения.
Умеет проектировать LLM-агентов и RAG-сценарии для корпоративных задач: продумывает поиск и подготовку контекста, настраивает промпты и проверяет качество ответов на реальных примерах.
На уровне опытного специалиста самостоятельно выбирает подходы к NLP и дообучению моделей, сравнивает варианты по качеству и ограничениям и обосновывает решения измеримыми результатами.
Комфортно работает в офисном режиме Сбера и внимателен к интеграции ИИ с корпоративными системами: учитывает существующие процессы, надежность и требования крупной технологической организации.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев