Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое разрабатывает и внедряет прикладные решения на базе искусственного интеллекта.
Сейчас мы ищем в команду Senior Data Scientist / AI Researcher для образовательных AI-проектов. Предстоит создавать агентные решения для учеников и учителей: менторов, учебных ассистентов, инструменты для проверки заданий и генерации образовательного контента.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Задачи:
- разработка и внедрение LLM-агентов и продвинутых RAG-систем в EdTech-домене — от прототипов до production-ready решений
- решение прикладных задач OCR и document understanding: извлечение структуры учебных материалов, обработка PDF и изображений
- разработка AI-ассистентов для образовательных сценариев
- исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines)
- эксперименты с различными proprietary и open-source LLM-моделями (GigaChat, Gemini, Qwen и др.) для прикладных AI-сценариев
- fine-tuning моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA, SFT)
- разработка метрик качества и evaluation pipeline для LLM-систем.
Требования:
- опыт работы DS/ML/NLP от 3 лет
- глубокая экспертиза в NLP/LLM
- уверенное знание инструментов разработки и инфраструктуры (bash, docker/openshift, git и т.д.)
- фундаментальные знания в сфере ML, профильное образование
- уверенные знания языка Python и опыт индустриальной разработки
- понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
- практический опыт с LangChain / LangGraph (agents, tools, checkpointers, streaming, state)
- опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей
- умение проектировать пайплайны inference / retraining
- опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, StreamLit, ChainLit и т.д.)
- опыт интеграции LLM с внешними API, базами знаний и retrieval-системами.
Мы предлагаем:
- комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х дней в неделю)
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- 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.
