Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI

22 сентября 2026 г.

Гибрид

Lead

Москва

Описание

Сбер ищет играющего тренера — руководителя направления анализа и подготовки данных для AI в команду из 70+ человек, создающую технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Направление отвечает за оценку качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR), построение метрик качества, подготовку и разметку данных. В управлении — команда из 5 человек: Data-аналитики, Data-менеджеры и разметчики. Формат работы гибридный, офис расположен у метро Кутузовская.

Обязанности

Создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR)
Строить online/offline метрики качества и писать методологии оценки для мониторинга и регрессионного тестирования
Проводить эксперименты и проверять гипотезы по улучшению текущих AI-решений
Выявлять уязвимости в качестве AI-пайплайнов и предлагать решения для production, проводить A/B-тестирования
Отвечать за качество данных и методологию их подготовки для AI/ML-проектов
Поддерживать и оптимизировать полный цикл работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметка, авто-разметка (LLM-as-a-judge), валидация
Автоматизировать data-циклы: сбор данных, разметка, подсчет метрик, оценка качества
Совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и данным (состав, объем, качество датасетов)
Руководить командой Data-аналитиков, Data-менеджеров и разметчиков
Собирать и анализировать бизнес-требования, понимать применимость и ограничения AI

Требования

Владение Python и SQL, уверенный vibe-coding
Понимание процесса деплоя моделей
Понимание работы LLM и знание понятий RAG, fine tuning, skills/tools, Data Governance
Знание подходов по оценке качества LLM и RAG
Знание матстата
Опыт работы с Jira и методологиями Agile
Уверенный problem-solving и системное мышление
Умение кросс-функционально общаться с DS и разработчиками
Data-driven подход к принятию решений
Как плюс: опыт построения процессов по оценке качества GenAI
Как плюс: опыт работы с данными для LLM и AI-агентов
Как плюс: опыт управления разметчиками
Как плюс: опыт создания пайплайнов data lifecycle
Как плюс: знакомство с LabelStudio и Toloka
Как плюс: опыт работы с качеством разметки (consistency, honeypots, golden dataset)

Условия

Комфортный современный офис у метро Кутузовская
Гибридный формат работы
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовой бонус
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
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

PythonSQLRAGLLMOCRfine tuningData GovernanceJiraAgileGenAILabelStudioTolokavibe-codingбанковская экосистема, genaiсистемное мышлениеproblem-solvingdata-driven

Устройство не соответствует требованиям сайта

Что может не работать

Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI

Сводка по вакансии

Оценка

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансии

Оценка

Похожие вакансии

Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описанию [data-chart=chart-_R_b5s5eav5ubsqiuialb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_b5s5eav5ubsqiuialb_] { --color-score: var(--warning); } 60ОценкаХорошая

Сводка по вакансии

Оценка

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описанию [data-chart=chart-_R_b5s5eav5ubsqiuialb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_b5s5eav5ubsqiuialb_] { --color-score: var(--warning); } 60ОценкаХорошая

Сводка по вакансии

Оценка

Похожие вакансии