Junior Data Scientist (LLM / AI Agents)

50K ₽–80K ₽/мес
Опубликовано 06.04.2026

О позиции

Мы ищем Junior Data Scientist для работы в команде Сбер, который будет заниматься разработкой AI-агентов и внедрением мультиагентных систем в банковские процессы. Эта позиция Junior Data Scientist предлагает возможность работать с передовыми технологиями в области AI и LLM, а также участвовать в оптимизации и fine-tuning моделей под домен бизнеса.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка AI-агентов: проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы.
  • Работа с LLM: оптимизация и fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями.
  • MLOps & Production: вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей.
  • Оценка качества: разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов.
  • Интеграция: разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу.

Требования

  • Опыт: от 6 месяцев в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer LLM & NLP: глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса.
  • Разработка: уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода.
  • Big Data: опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow).
  • Инфраструктура: понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud).
  • Безопасность: понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.

Будет плюсом

  • Опыт работы с библиотеками Hugging Face Transformers и LangChain.
  • Знание принципов работы с VectorDBs.
  • Опыт работы в команде над крупными проектами.

Что мы предлагаем

  • Конкурентная зарплата и возможность карьерного роста.
  • Гибкий график работы и возможность частичной удаленной работы.
  • Доступ к современным технологиям и инструментам.
  • Обучение и развитие в области AI и Data Science.
  • ДМС и другие социальные гарантии.
Диапазон зарплаты
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области AI и LLM, с возможностью работать в известной компании. Однако, требования могут быть высокими для Junior уровня.

Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками, такими как PyTorch и Hugging Face, для разработки и оптимизации моделей AI.

Способность работать в гибридном режиме, проявляя инициативу и самоорганизацию при решении задач по внедрению мультиагентных систем.

Настрой на постоянное обучение и развитие, включая опыт работы с инструментами, такими как FastAPI, PySpark и Airflow, что позволит адаптироваться к быстро меняющимся требованиям в области анализа данных.

Ресурсы для обучения

Python для анализа данныхКурс

Карьерный путь

Младший специалист по анализу данных(Сейчас)Специалист по анализу данных(1-2 года)Старший специалист по анализу данных(3-5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$7.5B
Годовой рост
12.3%
Внедрение AI
65%
Инвестиции
+150%
Спрос на кадры
+40%
Средняя ЗП
90K ₽

Навыки и требования

Обязательные
PythonPyTorchHugging Face
Растущий спрос
Machine LearningDeep LearningData Engineering
Снижающийся спрос
RMATLAB

Тренды отрасли

Рост интереса к LLM
Использование больших языковых моделей (LLM) в бизнесе возросло на 45% за последний год, что увеличивает спрос на специалистов в этой области.
Автоматизация процессов
Автоматизация обработки данных с помощью AI и ML технологий выросла на 30%, что требует от специалистов знаний в инструментах, таких как Airflow и PySpark.

Новости отрасли

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев