Senior Data Scientist (Forecasting SberAI)

Описание

Мы — команда, которая стремится к disrupt ключевых процессов Банка и его партнеров через внедрение прорывных решений в области прогнозной аналитики и сценарного планирования с применением больших языковых моделей. Наш подход объединяет три ключевых элемента: передовые модели — используем state-of-the-art архитектуры в области forecasting и LLM, включая агентные системы и мультимодальные решения, не боясь экспериментировать с новейшими исследованиями; мощный harness — создаём собственную инфраструктуру для быстрого прототипирования, обучения и деплоя прогнозных моделей, что ускоряет цикл разработки в разы; глубокая экспертиза — опираемся на накопленный опыт внедрения forecasting-решений в production, от прототипа до масштабирования на высоконагруженные системы. Наши проекты охватывают широкий спектр направлений: от анализа изображений и видео до построения автономных систем и Моделей Мира (World Models). Обязанности анализ требований и проектирование архитектуры решений на стыке классического forecasting и LLM разработка гибридных прогнозных моделей: от традиционных задач (временные ряды, регрессия, классификация) до агентных LLM-решений для сценарного планирования и стратегического прогнозирования интеграция LLM-агентов в forecasting-пайплайны для задач генерации сценариев, объяснения прогнозов, кросс-модального анализа и сложного многофакторного моделирования оптимизация моделей для промышленного внедрения: квантование, дистилляция, ускорение инференса для работы в production-среде взаимодействие с командой разработки для передачи моделей в production, включая разработку API и интеграцию с существующими системами документирование экспериментов, метрик и результатов (MLflow, Tensorboard, WandB) Code review, менторство младших специалистов и поддержка качества кода в команде исследование и внедрение новых подходов из научных публикаций по forecasting, LLM и агентным системам. Требования опыт работы Data Science / Forecasting / Time Series — от 3 лет хорошие инженерные навыки, понимание процесса ИТ-разработки и DevOps-процессов глубокое знание Python и основных библиотек для ML/Forecasting: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Prophet, statsmodels, Darts, GluonTS понимание основ классического прогнозирования: ARIMA, SARIMA, экспоненциальное сглаживание, регрессионные модели, ансамбли; опыт работы с LLM и агентными архитектурами (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI и др.) знание основных архитектур нейронных сетей для forecasting-задач (LSTM, GRU, Transformer, Temporal Fusion Transformer, N-BEATS, Chronos) и понимание принципов их интеграции с языковыми моделями опыт работы с фреймворками для деплоя моделей (ONNX, TensorRT, TorchScript) и оптимизации инференса умение читать научные статьи на английском (ICML, NeurIPS, KDD, IJCAI, ICLR) и быстро прототипировать новые подходы понимание принципов работы с большими языковыми моделями: fine-tuning, prompt engineering, LoRA, адаптеры, RAG опыт работы с агентными системами для автоматизации аналитических задач и генерации сценариев будет преимуществом. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.