Вакансия: Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM),
Приглашаем Вас на работу по специальности Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM), работа Санкт-Петербург СПб, , зарплата от 0
Свежие вакансии, список на сегодня - Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)
Информация получена с портала trudvsem.ru
и работодателей города.
Введите название профессии и выберите город
Вакансия Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)
Подробное описание можно посмотреть в разделе полной информации.
Полная информация о работе
Регион: Санкт-Петербург СПб
Должность: Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)
Организация: СБЕР
Заработная плата: от 0
Трудоустройство
Специальность: Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)
Режим:
Адрес, контакты
Регион: Санкт-Петербург СПб
Адрес: г Санкт-Петербург
ОГРН: 1067761906805
ИНН: 7718620740
КПП: 997750001
Адрес
Регион: Санкт-Петербург СПб
Дополнительная информация: г Санкт-Петербург
Месторасположение
Город: Санкт-Петербург СПб
Уточнения по адресу: г Санкт-Петербург
Работа Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)
Специальность: Junior/Middle Data Scientist (Classic ML / LLM)
Тип занятости:
График: Полный рабочий день
Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь
Должностные обязанности
Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения. Сейчас у нас открыта вакансия Validation DS — фокус на анализе, построении и валидации моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка. Обязанности разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии) проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков. разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг) проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка. Технологический стек Базовый стек: python, pandas, pytorch Будет плюсом: + для Classic ML: Spark, уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed) + LLM / GenAI:langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др. Инфраструктура: - собственный Hadoop-кластер приличных размеров - GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач) Требования высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях) глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей опыт применения основных библиотек анализа данных. базовые знания bash и git для LLM-направления — желателен опыт работы с NLP и GenAI (от 1 года) Будет плюсом: - опыт построения индустриальных решений или pet-проектов с LLM - навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход. Условия возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект участие в уникальных масштабных проектах по развитию AI гибридный формат работы в Санкт-Петербурге: IT Хаб Сбера, Уральская, д.1 (ст.метро Василеостровская/Спортивная) ежегодный пересмотр зарплаты и 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.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Дополнительная информация
Размещение: 2026-03-13
Источник: Вакансия интернет ресурса
Показать QR-код страницы
Наведите камеру телефона на QR-код