Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 12.12.2025

Middle Data Scientist

apartmentСбера scheduleПолная занятость publicГибрид badge2–4 года
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

Data scientist


Python
Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей.
Ищем Middle Data Scientist в NLP, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы. Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду.


Обязанности



  • Создание и развитие решений с задействованием IA-агентов (полноценные мультиагентские системы).

  • Создание Retrieval Augmented Generation (RAG)

  • Разработка и поддержка моделей машинного обучения (ML), включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса.

  • Дообучение и адаптация открытых LLM: файнтюнинг, Self-Supervised Learning, LoRAСоздание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности.

  • Реализация моделей распознавания объектов и обнаружения артефактов на изображениях.


Требования



  • Опыт в ML от 3 лет.

  • Опыт создания агентов на LangChain или GigaChain.

  • Знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling для моделей.

  • Опыт работы с RAG.

  • Опыт решения бизнес-задач с использованием различных LLM-моделей (BERT, RoBERT, XLNet, LLaMA) не только через Hugging Face, а файнтюниг с PyTorch

  • Запуск LLM локально, понимание чем отличаются LLaMA, Qwen, DeepSeek и пр. будет весомым плюсом.


Что мы оцениваем особо высоко:



  • Проактивность и самостоятельность в работе.

  • Способность брать ответственность за принятые решения и стремление к постоянному развитию профессиональных навыков.

  • Высокая продуктивность и умение быстро осваивать новые направления и подходы.


Желательные компетенции:



  • Опыт работы с задачами Anomaly Detection и Named Entity Recognition / Object Extraction.

  • Навыки работы с потоковыми системами типа Apache Kafka.

  • Владение технологиями видеоаналитики и опыта работы с моделями оценки позы (pose estimation).

  • Хорошее представление о структуре изображений и фильтрации визуальных данных.


Используемые технологии:



  • Python

  • Spring (IoC/DI, beans)

  • Hadoop, Spark, Kafka, Elasticsearch

  • SOAP, REST

  • Bitbucket, Jira, Confluence, Jenkins, OpenShift


Условия



  • Офис\гибрид метро Кутузовская

  • Полностью белая зарплата плюс ежегодная премия.

  • Возможность профессионального роста и корпоративного обучения.

  • Корпоративное медицинское страхование и дополнительные льготы сотрудникам.

  • Программы поддержки здоровья семьи сотрудника.

  • Дополнительные выплаты в экстренных жизненных ситуациях.

  • Привилегированные условия кредитования.

  • Специальные скидки и акции от партнёров компании (спортивные занятия, страховка, путешествия).


Откликнуться



EditPublish


tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям