Работа "ml engineer / data scientist по разработке ai-помощника для hr tech" в Москве в компании "сбер" в категории Информационные технологии, интернет, телеком постоянная занятость

Описание

Хотите работать в одном из основных подразделениях Сбера и развивать AI в потребительском кредитовании, вкладах, комиссионных продуктах? Тогда мы ждем вас!

Ищем тимлида R& ... подробнее

Описание

Требования

Обязанности

... подробнее

Описание

Наша команда занимается созданием инструментов и решений для внутренней безопасности на базе AI: разработка и развитие AI-агентов, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг ... подробнее

Описание

Мы AI-команда, которая строит прикладные интеллектуальные агенты на базе RAG и LLM для персонализации клиентского опыта. Наше решение анализирует большие объёмы текстовых и ... подробнее

Описание

Наша команда разрабатывает ML модели для корпоративного бизнеса, полностью выполняет весь цикл работ: от сбора и анализа данных до разработки/внедрения моделей в ПРОМ и А/Б ... подробнее

Описание

Мы стремимся к развитию искусственного интеллекта и понимаем, что создание безопасной и надежной платформы крайне важно для нашей миссии и наших клиентов. Поэтому мы ищем инженера ... подробнее

Описание

В Центр портфельного риск-моделирования ищем коллегу.

Вы будете работать в большой и организованной команде профессионалов и разрабатывать модели с существенным эффектом ... подробнее

Описание

AI команда блока Финансы ищет Data Scientist в области NLP под задачи разработки AI-помощника для BI-системы.

Мы работаем над двумя ключевыми проектами:

1. ... подробнее

Описание

Мы команда СберБуст создаем и развиваем платформу, которая обеспечивает полный цикл сбора, обработки, оценки и мониторинга инициатив, идей и инноваций от сотрудников Банка. Сейчас ... подробнее

Описание

Наша команда занимается оценкой и независимым контролем за моделями Банка. В наши задачи входит всесторонне проверять разработанные ai-решения, челленджить выбранные подходы, ... подробнее

Описание

Кандинский генеративная нейросеть Сбера для создания изображений и видео. Команда занимается разработкой, обучением и развитием модели, а также аналитикой и построением метрик её ... подробнее

Описание

В Центр розничного риск-моделирования (Блока Риски) требуется Руководитель направления по исследованию данных

Вы будете работать в большой и организованной команде ... подробнее

Описание

В департамент расчетов и международного финансирования (Дивизион "Развитие внешнеэкономического партнерства") ищем Middle/Senior Data Scientistа. Команда занимается распознаванием ... подробнее

Описание

Мы - команда ML-инженеров GigaChat Data.

Наша команда готовит данные для обучения всей линейки моделей LLM GigaChat (GigaChat, GigaChat Vision, GigaChat Audio, Giga ... подробнее

Описание

Ищем Middle/Senior Data Scientist-ов в Блок Люди и Культура со специализацией в решении задач в области ИИ-агентов, LLM, RecSys, NLP, Сlassic ML.

Давайте посмотрим примеры ... подробнее

Описание

Кандинский генеративная нейросеть Сбера для создания изображений и видео. Команда занимается разработкой, обучением и развитием модели, а также аналитикой и построением метрик её ... подробнее

Описание

Ищем Senior Data Scientist в команду Центра управления наличным денежным обращением (ЦУНДО) для ведения направления по созданию комплексных моделей, AI-агентов и проведению ... подробнее

Описание

Центр компетенций по внедрению ИИ-агентов в процессы в Блоке стратегии и развития Сбера это команда из ex-консультантов с опытом ИТ-трансформаций и продуктовой разработки, ML- ... подробнее

Описание

Мы - команда ML-инженеров GigaChat Data. Наша команда готовит данные для обучения всей линейки моделей LLM GigaChat (GigaChat, GigaChat Vision, GigaChat Audio, Giga Embeddings и ... подробнее

Описание

Центр компетенций по внедрению ИИ-агентов в процессы в Блоке стратегии и развития Сбера это команда из ex-консультантов с опытом ИТ-трансформаций и продуктовой разработки, ML- ... подробнее

Описание

Наша команда специализируется в создании передовых графовых решений и интеграции графовых подходов в большом количестве доменов и модальностей.

Обязанности подробнее