Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
- разработка и внедрение современных моделей машинного обучения для рекомендательных систем, AI-агентов и связанных AI-сервисов, включая задачи NLP, предиктивной аналитики и генеративного ИИ
- исследование и реализация решений на базе архитектур Transformer/Attention для обработки и анализа текстовых данных, извлечения сущностей, векторизации и reasoning
- проектирование масштабируемых MLOps-процессов для обеспечения стабильной работы моделей в продакшене
- интеграция создаваемых решений со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами
- анализ больших массивов данных, выявление инсайтов и формирование data-driven рекомендаций для развития сервисов
- ведение экспериментов по оптимизации агентов и рекомендательных моделей, мониторинг и улучшение их качества.
Требования
- не менее 3 лет в области машинного обучения, реализованные и внедренные решения
- опыт решения задач с использование агентов и LLM, включая интеграцию и настройку AI-агентов, кастомизацию под бизнес-задачи
- отличное владение Python, знание основных data science-библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-learn, LangGraph), уверенное знание PyTorch, опыт написания продакшен кода
- опыт работы с Big Data-стеком (Spark, Hadoop, Hive), умение строить и оптимизировать пайплайны обработки больших данных
- базовые знания и опыт в области MLOps (развёртывание и управление моделями машинного обучения в продакшене)
- сосредоточенность на результатах и развитии профессионального роста, проактивность и самостоятельность в решении задач.
Условия
- современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес залом
- позитивная и заряженная команда профессионалов
- интересные, сложные, амбициозные задачи
- создание нового уникального продукта
- возможность профильного обучения за счет компании
- стабильная, конкурентная «белая» заработная плата (оклад + достойные премии)
- льготные условия по ипотеке и кредитам Сбербанка
- ДМС, социальные гарантии, корпоративные мероприятия.
