DS/ AI Lead (технический директор)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• Проектирование архитектуры
• B2G / госсектор
• Анализ данных
• EdTech
• Дообучение моделей

О компании и продукте

• DS/ AI Lead (технический директор)
• 07 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering
• В Дирекцию реализации и популяризации AI-инициатив Департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения (Сбер AI) Сбера требуется DS/AI Lead для реализации AI/GenAI-проектов в сегменте B2G. Нашей дружной командой мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AI Journey, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны.

Задачи

• Лидирование прототипирования в домене NLP
• Разработка и валидация ML-моделей, создание и внедрение AI/GenAI решений для B2G
• Проектирование архитектуры AI/GenAI и ML-моделей под бизнес-задачи
• Формализация бизнес-задач в ML-постановки, выбор метрик качества и критериев успеха
• Контроль сроков и планов выполнения пилотов и разработки прототипов
• Проектирование, разработка, контроль качества фичей, в частности - мультиагентных систем на базе LLM для решения сложных задач
• Проектирование и разработка систем RAG
• R&D в области NLP: эксперименты с новейшими архитектурами, reasoning-моделями, fine-tuning моделей под специфические задачи
• Оптимизация inference для работы с высокими нагрузками
• Сбор, анализ и подготовка данных (EDA), формирование признаков (feature engineering)
• Проведение экспериментов, сравнение подходов, интерпретация результатов, подготовка рекомендаций для заказчика
• Анализ данных, feature engineering, A/B тестирование
• Участие во внедрении моделей в прод: совместная работа с инженерами, подготовка артефактов (спецификации, требования к данным/сервису)
• Подготовка технической документации и презентаций результатов
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками и техническими командами

Требования

• Умение решать ad-hoc задачи вне стандартных подходов к разработке продукта
• Высшее техническое/математическое/экономическое образование
• Опыт production-разработки ML-систем от 5 лет
• Глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms)
• Практический опыт с RAG: vector databases, embedding models, retrieval strategies
• Опыт работы с распределенными вычислениями (PyTorch Distributed, DeepSpeed)
• Python на уровне написания эффективного production кода
• Опыт управления командой разработки, использующей в т.ч. системы автоматического написания кода (Codex и др.)
• Понимание полного жизненного цикла ML-модели, знание основных подходов к оценке качества моделей, работе с дисбалансом, переобучением, интерпретируемостью
• Владение английским на уровне Upper Intermediate и выше
• Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

Будет плюсом

• Опыт работы с information retrieval системами
• Опыт построения мультиагентных систем (LangChain, AutoGen, CrewAI)
• Опыт fine-tuning больших языковых моделей
• Знание современных подходов к prompt engineering и chain-of-thought reasoning

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Гибридный формат работы
• 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
• Ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.