ML Engineer

ПАО Сбербанк — одна из крупнейших банковских организаций в России, предоставляющая широкий спектр финансовых услуг. Банк активно развивает цифровизацию и предлагает современные решения на основе искусственного интеллекта для улучшения качества обслуживания клиентов. В своей деятельности Сбербанк фокусируется на внедрении инновационных технологий и аналитических решений, что делает его лидером на рынке банковских услуг в стране.

В команде управления премиальным сегментом Сбербанк Онлайн и AI-помощником вы будете работать над интеллектуальными сервисами, направленными на увеличение качества клиентского обслуживания. Основной фокус команды направлен на AI-анализ коммуникаций между менеджерами и клиентами, включая исследование транскрибированных диалогов и аудиосигналов.

Ваша работа будет связана с анализом стандартов обслуживания, тональности диалогов и другим важным бизнес-сигналам. Вы будете иметь возможность применять как классические методы машинного обучения, так и современные подходы, включая LLM и NLP, что позволит вам существенно влиять на качество и эффективность разработок.

Также у вас будет доступ к внутренней инфраструктуре для обучения моделей, где вы сможете развивать и тестировать AI-решения в условиях реальных бизнес-сценариев.

Чем предстоит заниматься:

• developing and improving ML/NLP/LLM components for analyzing manager-client communications
• working with text and audio to study tone, speech patterns, pauses, tempo, and other communication signs
• solving classification tasks and feature extraction from dialogues, including escalation, thematic analysis, and compliance with service standards
• developing and comparing baseline approaches: rules, prompt-based LLM, classical ML, and neural network models
• preparing data for experiments, forming training and validation datasets, and conducting error analysis
• evaluating the quality of models and LLM components, selecting metrics and acceptance criteria
• participating in fine-tuning/LoRA and training custom models where applicable
• participating in the development of RAG and agent scenarios based on internal AI solutions
• collaborating with a Python developer and analysts to design AI pipelines
• taking part in code reviews, technical discussions, documentation, and deployment of AI components.

Что мы предлагаем:

• гибкий график начала рабочего дня
• ДМС с 1-го дня работы
• обучение и сертификация за счет компании
• скидки от партнеров и корпоративные программы
• рыночная заработная плата и годовая премия
• наставник на период адаптации и корпоративная жизнь.