AI Researcher

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 Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+; Скидки на продукты компаний-партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию; Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы