ML Engineer

ПАО «Сбербанк»

СтранаРоссия
ОтрасльИТ, интернет, телеком
СпециализацияМашинное обучение и ИИ
ЗанятостьПолный день
Формат работыОфис
Опубликовано 8 октября 2026 г.

Мы - направление Сбербанк Онлайн и AI-помощник в дивизионе Премиальный сегмент. Наша общая цель – развивать интеллектуальные сервисы для повышения качества обслуживания премиальных клиентов и эффективности работы сотрудников. Одно из ключевых направлений – комплексный AI-анализ коммуникаций менеджеров с клиентами: анализ транскрибированных диалогов и аудиосигнала, контроль стандартов обслуживания, выявление эскалаций и пропущенных элементов, анализ тональности и речевых характеристик, а также формирование рекомендаций для сотрудников и руководителей. Почему мы: ·      Развиваем прикладные AI-решения, которые быстро проверяются на реальных бизнес-сценариях; ·      Есть возможность работать не только с LLM и prompt-based подходами, но и с классическим ML, NLP, Speech и собственными моделями; ·      Доступна внутренняя инфраструктура для обучения моделей и использования GPU-ресурсов; ·      Можно участвовать в развитии решений на базе GigaChat, RAG, LoRA и агентных подходов; ·      Небольшая AI-команда: заметное влияние на архитектуру, эксперименты и итоговый продукт; ·      Сильное бизнес- и IT-окружение, высокие темпы вывода решений в эксплуатацию. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 3 до 6 лет Обязанности: ·      разрабатывать и улучшать ML/NLP/LLM-компоненты для анализа коммуникаций менеджеров с клиентами ·      работать с текстом и аудио: исследовать тональность, речевые паттерны, паузы, темп и другие доступные признаки коммуникации ·      решать задачи классификации, скоринга и извлечения признаков из диалогов: эскалации, тематики, соблюдение стандартов, обязательства перед клиентом и другие бизнес-сигналы ·      разрабатывать и сравнивать baseline-подходы: правила, prompt-based LLM, классический ML, нейросетевые модели и их комбинации ·      готовить данные для экспериментов, формировать обучающие и валидационные выборки, проводить error analysis ·      оценивать качество моделей и LLM-компонентов, подбирать метрики и критерии приемки ·      участвовать в fine-tuning/LoRA и обучении собственных моделей там, где это оправдано и доступно во внутреннем контуре ·      участвовать в развитии RAG- и агентных сценариев на базе внутренних AI-решений ·      совместно с Python-разработчиком и аналитиками проектировать AI-pipeline от входных данных до результата, доступного бизнес-системам ·      участвовать в Code Review, технических обсуждениях, документировании решений и выводе AI-компонентов в промышленную эксплуатацию. Требования: ·      хорошее знание Python ·      поонимание основ машинного обучения: постановка задачи, подготовка данных, обучение, валидация, переобучение, data leakage и выбор метрик ·     практический опыт с базовым стеком web-frameworks python и/или другими современными инструментами ·      понимание принципов работы LLM, prompt engineering, RAG и подходов к оценке качества генеративных моделей ·      умение проводить воспроизводимые эксперименты и аргументированно сравнивать несколько подходов к одной задаче ·      знание NumPy, pandas и scikit-learn либо сопоставимых инструментов Будет плюсом: ·      опыт Speech/Audio ML: acoustic features или анализ эмоций по аудио ·      опыт в NLP: классификация текстов, embeddings, transformers, извлечение признаков или близкие задачи ·      опыт fine-tuning LLM, LoRA, работы с embeddings и векторным поиском ·      опыт с CatBoost/LightGBM и predictive ML-задачами ·      опыт разработки или эксплуатации ML-сервисов, контейнеризации и оркестрации ·      опыт работы в крупных корпоративных контурах с повышенными требованиями к безопасности. Условия: ·      гибкий график начала рабочего дня ·      уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от ваших ожиданий ·      команда профессионалов своего дела ·      возможность развития по направлениям ·      ДМС с 1-го дня работы ·      обучение и сертификация за счет компании (в том числе обучение английскому языку компенсируется) ·      скидки от партнеров и корпоративные программы ·      рыночная заработная плата и годовая премия по итогам ·      выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании; ·      наставник на период адаптации и корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию ·      сплоченная команда, agile-практики и помощь в профессиональном развитии.

Зарплата

Не указано