Говорить или молчать? 🤔

Все говорят, что за агентными и мультиагентными системами будущее. И мы согласны. В России рынок только формируется, но крупные компании (и мы в том числе!) уже внедряют ИИ-агентов в свои процессы.
Но готовы ли мы к последствиям? Как и любые инновации, эта тема вызывает споры.

Мы решили пригласить коллег по рынку, чтобы обсудить всё в формате дружеского батла на Data Science Meet Up #5: «Алло, говорит AI!». На сцену выйдут представители бизнеса и Data Science из каждой компании и взглянут на тему под разными углами.

👥 Участники батла

Avito:
🔴 Ярослав Хрипков, Data Scientist
🔴 Владислав Филинков, Product Unit Lead Analytics Platform

Яндекс:
🔴 Иван Стефанок, разработчик AI-проектов
🔴 Вячеслав Еремеев, менеджер продукта

Альфа-Банк:
🔴 Антон Юрченко, руководитель дирекции повышения эффективности персонала
🔴 Дани Эль-Айясс, руководитель направления по разработке нейронных сетей

Тема батла заранее не раскрывается, участники узнают её прямо на месте.
Но пока предлагаем обсудить 🔽

А вы в своей компании уже внедряете ИИ-агентов?

🔥 — Да, агенты уже работают в бизнес-процессах
😎 — Мы на стадии пилота
🌚 — Пока не видим потенциала
😭 — Нам бы классический ML освоить…

А что думают эксперты, узнаете прямо на митапе!

Готовимся начинать Data Science Meet Up #5 🤝

Если подключитесь онлайн, вот ссылки на трансляции:
🔗 YouTube
🔗 VK

Есть местечко для вас 🫶

Для всех участников митапа и подписчиков канала собрали подборку вакансий к нам в команду.

🔗 Data Scientist Middle (проект AutoML)

Что нужно: умение писать чистый и надёжный код; уверенный ML/DL-стек Python; опыт работы со Spark, Hadoop, Hive; MLflow; Airflow, Argo; 2+ лет в Data Science.

🔗 Data Scientist (автоматический анализ текстовых документов)

Что нужно: промышленный опыт разработки и продакшн-внедрения моделей, включая LLM-подходы; уверенный Python и качественный код; понимание классического ML; опыт применения LLM; знание ML-стека Python.

🔗 Senior Data Scientist (модели для юр. лиц)

Что нужно: опыт в классическом ML и построении моделей чувствительности, склонности; уверенный ML-стек Python; промышленный опыт разработки моделей на табличных данных; уверенный SQL; навыки работы со Spark, Hadoop, Hive.

🔗 AI-Product ММБ

Что нужно: опыт внедрения AI- и риск-моделей с доказанным экономическим эффектом; понимание логики риск-моделирования; навык формирования бизнес и технических требований; опыт взаимодействия с ДПА, рисками, финансами; понимание современных AI-решений на рынке.

🔗 Руководитель по внедрению AI-решений

Что нужно: 3–4+ года управления AI-проектами в банке/финтехе/консалтинге; подтверждённый опыт внедрения AI-решений end-to-end с финансовым эффектом; сильный бэкграунд в цифровых каналах и процессинге; умение вести крупные кросс-функциональные проекты.

🔗 Руководитель направления по развитию генеративного ИИ

Что нужно: опыт работы в передовых AI-компаниях; успешный опыт внедрения крупных AI-проектов; глубокое понимание AI-домена и LLM; сильные навыки коммуникации.

🔗 Специалист по разработке нейронных сетей

Что нужно: 2+ года опыта в ML, NLP; уверенное владение Python, PyTorch, transformers; опыт работы с GPT, BERT-подобными архитектурами; успешный опыт вывода NLP-моделей в прод и их оптимизации; знание Hadoop, Spark.

A если вы сами не ищете работу, делитесь подборкой с друзьями 🤝

#aaa_career