ML Engineer

Описание вакансии

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.

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.