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 Обязанности 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. Требования 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 Будет плюсом: 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) Условия 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.