Команда продукта «Интеллектуальная система управления руководителя» создает продукт, который включает AI-сервисы для повышения эффективности работы руководителя:

голосовой Виртуальный Ассистент на базе «Салют» (навыки работы с текстом, аудио, поиск информации по корпоративной базе знаний)
Knowledge Assistant с использованием LLM для поиска и работы с информацией в корпоративной базе знаний
сервис Speech2Text + LLM для автоматического протоколирования совещаний
LLM для саммаризации протоколов совещаний, почты, заметок и пр.
LLM и др. генеративные модели для генерации текстов (писем, заметок), презентаций, документов
OCR и LLM для распознавания и работы с документами (саммаризация, комментарии к материалам)
взаимодействие ведется с командами внутри Блока, подразделениями Блока Технологии (SberDevices), Департаментом ИИ (AI Lab, Sber AI), Управлением валидации.

Обязанности

сбор, анализ и агрегирование научной, технической и продуктовой информации из открытых источников по направлениям: Генеративный ИИ, Мультимодальные LLM, NLP, Speech-to-Text, Text-to-Speech, и др.
анализ трендов в области ИИ
прототипирование гипотез и AI моделей
консультирование/Участие в разработке продуктовых версий моделей
участие в разработке AI стратегии развития продукта
тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта
консультирование / участие в автоматизации источников данных для ML моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer.

Требования

образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: МФТИ, ВШЭ, МГУ, Сколтех, НГУ, МИФИ
глубокое понимание ML/DL алгоритмов, NLP и LLM
опыт написания научных статей по машинному обучению или близкой сфере: В приоритете NLP, Speech2Text, статистика
опыт презентации результатов научных работ на конференциях
опыт разработки научных прототипов ML моделей
опыт участия в разработке промышленных ML моделей (будет плюсом);
умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов
высокий уровень владения ядром Python и SQL
свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn
знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, xgboost, catboost, tensorflow, transformers
технический английский статьи, документация)
преимущество: pet-projects на Github, владение Confluence, Jira, медали на Kaggle, готовность брать на себя коммуникацию с бизнес-заказчиком, опыт DS-менторства
PhD (будет преимуществом).

Условия

стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
расширенное ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
льготные условия кредитования для каждого сотрудника
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: СберМаркет, Самокат, Еаптека, Мегамаркет
корпоративная пенсионная программа
корпоративное обучение за счет компании
реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
скидки на продукты Сбера и компаний-партнеров.

Data Scientist NLP