DA Lead (Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI)
700 000₽
Формат работы
onsite/hybrid
Тип работы
fulltime
Грейд
lead
Страна
Russia
aipythonsqlteam leadershipllmraga b testingocrdata qualitydata governance
85
Хорошая вакансия
развернуть
Роль четко определена с акцентом на AI и качество данных, а зарплата выше среднего по рынку, что делает эту вакансию привлекательной.
Кликните для подробной информации
Высокая зарплатаЧеткие обязанностиТрендовый доменВозможности роста
Оценка от Hirify AI
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
DA Lead (AI): Руководство направлением анализа и подготовки данных для AI в RAG-платформе, LLM- и OCR-пайплайнах с акцентом на оценку качества моделей, данных и AI-решений. Фокус на построении online/offline-метрик, автоматизации data lifecycle, проведении экспериментов и устранении проблем качества в production.
Локация: Москва, офис м. Кутузовская; заявлены работа на месте работодателя и гибридный формат.
Зарплата: до 700 000 ₽ в месяц до вычета налогов.
Компания
Сбер развивает технологический фундамент для внедрения GenAI в банковскую экосистему: RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента.
Что делать
Создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов на базе RAG, LLM и OCR.
Строить online/offline-метрики, методологии мониторинга качества и регрессионного тестирования.
Проводить эксперименты, проверять гипотезы, выполнять A/B-тестирования и устранять проблемы качества в production.
Отвечать за полный цикл работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметку, авторазметку, валидацию и подсчёт метрик.
Совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и датасетам.
Руководить командой из Data-аналитиков, Data-менеджеров и разметчиков, взаимодействуя с бизнесом и ML-инженерами.
Требования
От 3 до 6 лет опыта и системное мышление.
Python, SQL и уверенное использование vibe-coding.
Понимание деплоя моделей, работы LLM, RAG, fine-tuning, skills/tools и Data Governance.
Знание подходов к оценке качества LLM и RAG, математической статистики.
Опыт кросс-функционального взаимодействия с Data Scientists, разработчиками и бизнесом.
Знание Jira, Agile и развитые навыки problem-solving.
Хорошо, если есть
Опыт построения процессов оценки качества GenAI и работы с данными для LLM и AI-агентов.
Опыт управления разметчиками и создания data lifecycle-пайплайнов.
Знакомство с Label Studio и Toloka.
Опыт контроля качества разметки с использованием consistency, honeypots и golden dataset.
Культура и преимущества
Современный офис, корпоративный спортзал и зоны отдыха.
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовой бонус.
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
Льготные условия ипотечного кредитования, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации.