DA Lead (Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI)

Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения. Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E) Мы в поиске играющего тренера - руководителя направления анализа и подготовки данных для AI. Команда 5 человек

• создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR)

• построение online/offline метрик качества, написание методологий оценки для мониторинга качества и регрессионного тестирования

• проводить эксперименты, проверять гипотезы по улучшению текущих AI-решений

• выявлять уязвимости в качестве в AI-пайплайнах и оперативно предлагать решения для устранения проблем в production (проводить A/B-тестирования)

• отвечать за качество данных и методологию их подготовки для AI/ML-проектов

• поддержка и оптимизация полного цикла работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметка, авто-разметка (LLM-as-a-judge), валидация

• автоматизация data-циклов: сбор данных, разметка, подсчет метрик, оценка качества

• совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и к данным (состав, объем и качество датасетов)

• руководить командой Data-аналитиков, Data-менеджеров, разметчиков

• говорить на одном языке с «бизнесом» и ML-инженерами: сбор и анализ бизнес-требований, понимание применимости и ограничений AI.

Будет плюсом:

• любить data-driven подход)

• кросс-функциональное уметь разговаривать с DS и разработчиками

• python, SQL, уверенный vibe-coding

• понимание процесса деплоя моделей

• понимание работы LLM и знание понятий типа RAG, fine tuning, skills/tools, Data Governance

• знание подходов по оценке качества LLM, RAG

• знание матстата

• jira, agile итд

• soft skills (уверенный problem-solving)

• системное мышление

• опыт построения процессов по оценке качества GenAI

• опыт работы с данными для LLM и AI-агентов

• опыт управления разметчиками

• опыт создания пайплайнов data lifecycle

• знакомство с LabelStudio, Toloka

• опыт работы с качеством разметки (consistency, honeypots, golden dataset)

• комфортный современный офис - м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа.