Team Lead Data Science NLP

Навыки

• AI-агенты
• Confluence
• Дообучение моделей
• Git
• Jira
• LLM
• Machine Learning

О компании и продукте

• 23 июля 2024 • г Москва • ПАО "Сбербанк" • IT: Разработка
• Мы разрабатываем LegalTech-продукты на основе передовых NLP-моделей. Наши решения ежедневно анализируют сотни типов юридических документов, извлекают из них знания и помогают людям принимать с их помощью ответственные решения. Это позволяет оптимизировать работу банка по правовым рискам кредитных сделок с минимальным участием человека.

Задачи

• Решение сложных задач по созданию разнообразных AI-сервисов в юридической сфере с использованием LLM GigaChat
• Исследование и подбор передовых решений, быстрая оценка их эффективности, оценка необходимых ресурсов (данные, вычисления), проверка гипотез, разработка плана разработки
• Формирование требований к разметке: вопросов-ответов и чатов для задачи дообучения LLM на специализированном юридическом домене, взаимодействие с юристами и специалистами по разметке
• Повышение качества генерации LLM за счет использования продвинутых техник промтинга (CoT, ToT, ReAct, Planning, etc)
• Создание собственных AI-агентов, решающих юридические задачи шаг за шагом
• Участие в создании специализированного юридического бенчмарка для оценки способностей LLM
• Желание разобраться в нюансах нашей доменной области

Требования

• Опыт разработки NLP-моделей от 3-х лет
• Знание передовых подходов, умение объяснить их команде
• Отличное знание основ Data Science — от линейной алгебры и теории вероятностей до DNN и RLHF
• Понимание архитектуры и принципов устройства и обучения больших лингвистических моделей (LLM) и генеративных трансформеров типа GPT/Bert
• Понимание принципов обучения и применения моделей обучения с подкреплением (Reinforced Learning)
• Понимание основных методов Machine Learning (regressions, clustering, decision trees, и т.д.), уверенное знание когда их применять, а когда не надо
• Оценка вычислительной сложности всего Pipeline, применение классических алгоритмов для её снижения
• Готовность браться за нестандартные, сложные задачи
• Быстро проверять гипотезы на небольших мощностях и масштабировать успешные решения
• Умение оценивать прогресс решения на цифрах
• Готовность работать в команде и применять Git, Jira, Confluence и другие средства командной работы
• Высокая степень самоорганизации

Условия

• Страшно интересные NLP задачи в самой сложной области предметных знаний (GPT + Legal domain)
• Возможность обучения и развития, участия в конференциях от Сбера
• Уютный офис с печеньем и другими удобствами
• Социальный пакет (ДМС, фитнес, льготное страхование)

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.