Лаборатория по искусственному интеллекту
Мы создаём и развиваем
Центр занимается разработкой нейросетевых технологий для работы с данными банка и ДЗО, в том числе извлечения из них полезной информации. Разработки Центра помогают бизнесу повышать продажи, экономить расходы, сокращать время на сопровождение бизнеса, повышать качество предоставляемых услуг и, как следствие, увеличивать прибыль.
Научные фокусы Центра:
- Temporal structured data;
- Self-supervised learning;
- Synthetic Data;
- Мatching;
- Temporal Graphs;
- Retrieval;
- Adversarial attack;
- Reinforcement Learning.
Работай с нами
Вопросы о команде
У Лаборатории ИИ опубликовано более 80 статей в разных научных журналах, и более 50 статей опубликованы на конференциях А/А*. Наши статьи публикуются на ICLR, SIGIR, IJCAI, KDD, RecSys, NeurIPS, SIGMOD, NAACL.
Вот ссылки на некоторые из них:
- GigaPevt: Multimodal Medical Assistant — https://www.ijcai.org/proceedings/2024/992
- Neural Click Models for Recommender Systems — https://dl.acm.org/doi/10.1145/3626772.3657939
Подробнее с нашей научной деятельностью можно познакомиться здесь: https://sberlabs.com/laboratories/sber-ai-lab
В Лаборатории ИИ ведется много проектов. Мы стараемся делать свои научные разработки открытыми миру и выкладываем в open source. С нашими проектами можно познакомиться в репозитории Лаборатории: https://github.com/sb-ai-lab
Сотрудник получает возможность поехать в командировку на конференцию, если он является автором принятой статьи, либо в составе делегации на ключевые конференции для быстрого поиска новых идей и научного обзора.
В Лаборатории есть стажировки и открытые вакансии, которые размещены на этой страничке.
Обязательны 2 технических секции по ML и СS.
ML — техническое интервью, которое проверяет навыки и теоретические знания кандидата по ML и DL. NLP и другим техническим навыкам теории вероятности, математики. Кандидат отвечает на теоретические вопросы, решает задачи.
CS — техническое интервью, которое проверяет навыки и теоретические знания кандидата по CS, навыки коддинга, алгоритмический базис. Кандидат отвечает на теоретические вопросы, решает задачи, пишет код.
