Всем привет!
Компания: Большой зелёный банк
Город: Москва, офис/гибрид
Вакансия: Middle Data Scientist [мидл саентист]
Вилка: gross 243 700 - 316 600 + годовые премии (~19%) [~3.63-4.72 млн в совокупе за год]
Мы - команда из 9 человек (DA, DS, Dev), занимаемся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта от AI для сети отделений Сбера в процессах управления рисками. Ключевое направление – развитие Copilot-а для сотрудника банка (виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом), который уже работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.
Кого мы ищем:
Middle специалиста, который сможет взять на себя задачи разработки моделей. Того, кто будет искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать еще круче и лучше :)
Основные задачи:
Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.
Что ожидаем:
• Хорошую аналитическую и математическую подготовку
• Понимание принципов разработки и внедрения AI-решений
• Опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning)
• На короткой ноге с BERT-Like моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить)
• Знание классического ML и традиционного стека (torch, numpy, pandas, sklearn, библиотеки визуализации и т.д.)
Будет плюсом, если вы:
• Обучали LLM-навыкам использования внешних инструментов (tool calling, function calling)
• Имеете практический опыт работы c инфраструктурой для RL-обучения: vLLM, SGLang, VERL и т.д.
• Имеете опыт промышленной разработки приложений на Python / Go / Java и т.д.
• Имеете опыт с FastAPI, aiohttp, asyncio, Kafka, Redis / Ignite, Kubernetes / docker / podman
• Понимаете принципы SOLID, отличия монолита от микросервисной архитектуры, понимание принципы unit-тестирования
Что предлагаем:
• Молодой сильный коллектив
• Масштабный приоритетный проект
• Возможности саморазвития: оплата курсов популярных платформ, периодика
• Бесплатный фитнес в офисе
• Скидки на услуги экосистемы Сбера и компаний-партнеров
• ДМС, сниженные ставки по кредитам, льготная ипотека
Резюме и вопросы можно присылать Татьяне: TDNemkovskaya@sberbank.ru / @TNemkovskaya (телеграм)
#ML #AI #DS #GenAI #LLM #NLP #SQL #Hadoop #Spark #Python #git
Компания: Большой зелёный банк
Город: Москва, офис/гибрид
Вакансия: Middle Data Scientist [мидл саентист]
Вилка: gross 243 700 - 316 600 + годовые премии (~19%) [~3.63-4.72 млн в совокупе за год]
Мы - команда из 9 человек (DA, DS, Dev), занимаемся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта от AI для сети отделений Сбера в процессах управления рисками. Ключевое направление – развитие Copilot-а для сотрудника банка (виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом), который уже работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.
Кого мы ищем:
Middle специалиста, который сможет взять на себя задачи разработки моделей. Того, кто будет искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать еще круче и лучше :)
Основные задачи:
Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.
Что ожидаем:
• Хорошую аналитическую и математическую подготовку
• Понимание принципов разработки и внедрения AI-решений
• Опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning)
• На короткой ноге с BERT-Like моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить)
• Знание классического ML и традиционного стека (torch, numpy, pandas, sklearn, библиотеки визуализации и т.д.)
Будет плюсом, если вы:
• Обучали LLM-навыкам использования внешних инструментов (tool calling, function calling)
• Имеете практический опыт работы c инфраструктурой для RL-обучения: vLLM, SGLang, VERL и т.д.
• Имеете опыт промышленной разработки приложений на Python / Go / Java и т.д.
• Имеете опыт с FastAPI, aiohttp, asyncio, Kafka, Redis / Ignite, Kubernetes / docker / podman
• Понимаете принципы SOLID, отличия монолита от микросервисной архитектуры, понимание принципы unit-тестирования
Что предлагаем:
• Молодой сильный коллектив
• Масштабный приоритетный проект
• Возможности саморазвития: оплата курсов популярных платформ, периодика
• Бесплатный фитнес в офисе
• Скидки на услуги экосистемы Сбера и компаний-партнеров
• ДМС, сниженные ставки по кредитам, льготная ипотека
Резюме и вопросы можно присылать Татьяне: TDNemkovskaya@sberbank.ru / @TNemkovskaya (телеграм)
#ML #AI #DS #GenAI #LLM #NLP #SQL #Hadoop #Spark #Python #git
🥴1
#вакансия #dataengineer #python #sql #llm #rag #ai #data #удаленка #работа #itвакансии #senior
🚀 Senior Data Engineer (AI / LLM focus) | компания TopSelection
📍 РФ | Удалённо / Офис по желанию | Проектная роль
Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов.
Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.
🎁 Условия:
💰 Условия: 350 000 – 400 000 ₽ Gross
🌍 Удаленно: Полная свобода выбора формата: удалёнка из любого города РФ или офис (по желанию).
📃Оформление: по договору ИП
🛠 Кого мы ищем:
• 5+ лет опыта в Data Engineering / разработке аналитических решений.
• Уверенный Python и SQL, опыт с API, ETL/ELT, DWH.
• Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings (опыт работы — жирный плюс, но если глубоко погружен в тему — welcome).
• Умение быстро собирать PoC, исследовать источники и находить нестандартные решения.
⚙️ Что предстоит делать:
• Готовить данные (API, SQL, файлы) и собирать прототипы для AI-ассистента до передачи в продакшен.
• Подготавливать контекст для RAG, тестировать поиск и сопоставление сущностей.
• Формировать golden dataset и автоматизировать тестирование ассистента (массовый прогон сценариев).
• Считать метрики качества (retrieval, hallucinations) и локализовывать причины ошибок.
📩 Как откликнуться: @AllaDemHR c пометкой Data Engineer (AI / LLM focus)
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ
🚀 Senior Data Engineer (AI / LLM focus) | компания TopSelection
📍 РФ | Удалённо / Офис по желанию | Проектная роль
Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов.
Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.
🎁 Условия:
💰 Условия: 350 000 – 400 000 ₽ Gross
🌍 Удаленно: Полная свобода выбора формата: удалёнка из любого города РФ или офис (по желанию).
📃Оформление: по договору ИП
🛠 Кого мы ищем:
• 5+ лет опыта в Data Engineering / разработке аналитических решений.
• Уверенный Python и SQL, опыт с API, ETL/ELT, DWH.
• Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings (опыт работы — жирный плюс, но если глубоко погружен в тему — welcome).
• Умение быстро собирать PoC, исследовать источники и находить нестандартные решения.
⚙️ Что предстоит делать:
• Готовить данные (API, SQL, файлы) и собирать прототипы для AI-ассистента до передачи в продакшен.
• Подготавливать контекст для RAG, тестировать поиск и сопоставление сущностей.
• Формировать golden dataset и автоматизировать тестирование ассистента (массовый прогон сценариев).
• Считать метрики качества (retrieval, hallucinations) и локализовывать причины ошибок.
📩 Как откликнуться: @AllaDemHR c пометкой Data Engineer (AI / LLM focus)
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ