СберML Engineer
Москва
Команда развивает AI-сервисы для анализа транскрибированных диалогов и аудиосигнала в премиальном сегменте; цель — повышать качество обслуживания и автоматизировать контроль стандартов и рекомендации для сотрудников.
Стек
Pythonscikit-learnNumPyTransformerspandasLoRARAGCatBoostLightGBM
Задачи
- •разработка и улучшение ML/NLP/LLM-компонентов для анализа диалогов
- •анализ текста и аудио: тональность, паузы, темп, речевые паттерны
- •решение задач классификации, скоринга и извлечения признаков из диалогов
- •проведение экспериментов: подготовка выборок, error analysis, сравнение подходов
- •участие в fine-tuning/LoRA и развитии RAG- и агентных сценариев
- •проектирование AI-pipeline совместно с разработчиками и аналитиками
Обязательно
- •хорошее знание Python
- •понимание основ машинного обучения и метрик качества
- •умение готовить данные, формировать обучающие и валидационные выборки
- •опыт воспроизводимых экспериментов и сравнения подходов
- •знание NumPy, pandas и scikit-learn
- •понимание принципов работы LLM, prompt engineering и RAG
Будет плюсом
- •опыт Speech/Audio ML и работы с акустическими признаками
- •опыт в NLP: классификация, embeddings, transformers
- •опыт fine-tuning LLM, LoRA и работы с embeddings/векторным поиском
- •опыт с CatBoost/LightGBM и predictive ML-задачами
- •опыт контейнеризации и оркестрации ML-сервисов
- •опыт работы в крупных корпоративных контурах с повышенной безопасностью
