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).* 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.* 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.* 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.