LightAutoML framework

От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬

Наконец-то дождались 🗿

Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях.

Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science.

Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить.

Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов:
1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой клетке?

2️⃣ Какие навыки помогут быстрее вырасти в грейде и больше зарабатывать?

3️⃣ Одинаково ли зарабатывают мужчины и женщины с одним грейдом и опытом?

4️⃣ Что дата-сайентисты хотят сказать Head of DS, когда отвечают анонимно?

5️⃣ Как часто дата-сайентисты ******* и связано ли это с доходом и удовлетворённостью работой?

Ещё там премии стажёров, ШАД на скейтборде, зарплата CDS до 4,5 млн рублей 😳, переработки и попытка понять, где заканчивается развитие и начинается менеджмент. В анализ вошли 694 анкеты.

Спасибо «Start Career in DS», «DziS Science | Data Science», «girafe.ai», «Artificial stupidity», «LightAutoML framework» и «Борис опять»

👉 Читать на Хабре

⚡️Sber AI Lab на AAMAS 2026

4️⃣ статьи представили на демо треке AAMAS 2026 исследователи Sber AI Lab:

🎤SpeakerAICoach: A Multi-Agent Mobile Presenter Training
Мультиагентный мобильный тренер для выступлений с мультимодальной обратной связью.
Проблема: коучинг должен учитывать не только текст, но и динамику речи, жесты, взгляд, эмоции.
Подход: агенты для речи и видео анализируют фрагменты, агрегатор собирает timeline, LLM превращает данные в рекомендации.
Результат: Android-демо с объяснимой обратной связью по каждому фрагменту.
📄 PDF

🤖LightAutoDS-Tab: Multi-AutoML Agentic System for Tabular Data
Мультиагентная AutoML-система для табличных данных.
Проблема: AutoML на основе LLM гибок, но дорог и нестабилен. Классические инструменты надёжны, но хуже адаптируются.
Подход: агент выбирает между генерацией кода или использованием специализированных AutoML-инструментов в зависимости от задачи и времени на нее
Результат: преимущество над AutoKaggle и AIDE.
📄 PDF

⚙️Towards Automated Integration of Novel ML Tools Into LLM-Driven AutoML Agents
Автоматическая интеграция ML-библиотек в LLM-агентов.
Проблема: LLM-агенты ошибаются в API специализированных библиотек, особенно новых.
Подход: система извлекает структуру API, сигнатуры, примеры и строит граф для точного вызова инструментов.
Результат: фреймворк для AutoML-агентов с отслеживаемым использованием инструментов.
📄 PDF

🚒 LLM-Guided Multi-Agent Evacuation Coordination via Episodic Memory and Cognitive Task Analysis
LLM-координатор + эпизодическая память для управления эвакуацией при пожаре.
Проблема: мало данных, смена сценариев, высокая цена ошибки.
Подход: локальные политики агентов + LLM-командир. Эпизодическая память хранит похожие ситуации.
Результат: в ситуации с новым очагом пожара (которого не было в обучающих данных) доля успешно эвакуировавшихся увеличилась с 67% до 82.5% благодаря использованию эпизодической памяти..
📄 PDF

🔥 - если хотите детальный разбор любой из этих работ!

❤ @sb_ai_lab

🔥Присоединяйся к Sber AI Lab: новые проекты в EdTech, HR, агентах для бизнеса и LLM-инференсе

Работай над продуктами и исследованиями в области LLM и агентных систем.

EdTech - одно из направлений, где мы:
🔘создаём агентов для учеников и учителей,
🔘инструменты проверки заданий и генерации контента.
🔘проект сочетает LLM (RAG, агенты, fine‑tuning) с задачами OCR, document understanding и оценкой качества генераций.
⚡️расширяем команду и ищем:

➡️Senior Data Scientist / AI Researcher в команду ИИ в образовании

Что делать:
🔘разрабатывать LLM‑агентов и RAG для учебных сценариев; решать OCR и document understanding (структура учебников, обработка PDF/изображений);
🔘настраивать multi‑agent оркестрацию (LangGraph, LangChain, schema‑guided pipelines);
🔘экспериментировать с GigaChat, Gemini, Qwen и др.;
🔘проводить fine‑tuning (instruction‑tuning, adapters, LoRA, SFT);
🔘строить метрики и evaluation pipeline.
🔘Нужен: практический опыт от 3 лет в NLP/LLM/агентах.

Актуальные вакансии в других командах:

➡️LLM Engineer / Inference Engineer в команду развитие OpenSource технологий

🔘Обучать LLM на GPU-кластерах, доводить модель до продакшена, выжимать максимум из инференса.
🔘Нужен: практический опыт обучения LLM, Python от 3 лет, distributed training.

➡️Middle/Senior ML Engineer в команду GenAI для HR

🔘Строить прикладных AI-агентов для HR-направления.
🔘Нужен: практический опыт вывода в прод агентов или LLM-решений.

➡️ML Engineer в команду ИИ агенты и оптимизация

🔘Придумывать новые алгоритмы, проверять гипотезы, писать статьи A*/Q1.
🔘Нужен: сильный Python, PyTorch, опыт с LLM и агентами.

➡️ML Engineer в команду ИИ-агенты для бизнеса

Проект: разработка ассистента руководителя для автономного решения рутинных задач.
Разрабатывать NLP и мультимодальные пайплайны, RAG-системы, создавать ИИ-агентов и мультиагентные системы.
Нужен: сильный Python, опыт в разработке агентов, понимание всех этапов вывода агентов в промышленную эксплуатацию.

📍Москва, Кутузовский проспект, гибрид.

💚Если хотите строить LLM-решения, которые реально работают в продуктах - ждём ваш отклик.

#job #вакансии
✈ @sb_ai_lab

Забыли рассказать, что наша команда в лице Дмитрия Симакова, Леонида Федосеева и Ринчина Дамдинова заняла 3 место во внутренней премии Сбера в номинации «R&D-прорыв 2025 года» 🚀🚀🚀

Команда представляла проект «Приоритезатор банковских продуктов». В нем использовалась наша библиотека градиентного бустинга Py-Boost 💡, разработанная для multi-output задач с большим числом выходов. Также над проектом работал наш бывший коллега Александр Рыжков 🤴

🔥 Карьера в Sber AI Lab!

Открываем новую рубрику и рассказываем о нас и вакансиях 👇

Мы в Sber AI Lab - Центре практического ИИ
🔘Создаём технологии и продукты, решаем сложные задачи для бизнеса (LLM, мультиагентные системы, RAG, open-source)
🔘Публикуемся на AAAI/ICML/NeurIPS/KDD/RecSys и других типовых конференциях

Кого мы ищем прямо сейчас👇

🔆 Senior LLM Researcher

Придумывать новые алгоритмы, проверять гипотезы, писать статьи A*/Q1 и видеть, как идеи превращаются в продукты.
Cтек: Python, PyTorch, глубокий опыт работы с LLM (fine-tuning, RAG, агенты).

🔆 LLM Engineer / Inference Engineer

Обучать LLM на GPU-кластерах, доводить модель до продакшена, выжимать максимум из инференса в жёстких контурах.
Стек: практический опыт обучения LLM, Python от 3 лет, distributed training.

🔆ML Engineer (Middle/Senior)

Строить end-to-end AI-решения для бизнес-задач.
Стек: ML/DL (Tabular/TS или NLP), Python, PyTorch, Docker/K8s

🔆ML Engineer (NLP / Agents)

Создавать RAG-системы и мультиагентные решения.
Стек: NLP, опыт RAG и разработки агентов, Python, FastAPI, K8s, CI/CD.

📍Локация - Москва, Кутузовский проспект, гибрид

🔆Интересно работать у нас в команде- отправляй отклик

#job #вакансии
✈️ @sb_ai_lab

✈️ Сегодня на лидерборде табличных алгоритмов доминируют фунд модели, поэтому полезно посмотреть обзор на них от Димы Симакова: https://www.youtube.com/watch?v=n3Th8RThiGE

В обзоре:
🔘️️️️️️ Фундаментальные модели для табличных данных, которые решают задачи в режиме In-Context Learning. Обучение трансформеров на синтетических данных и эволюцию подходов от первых версий TabPFN до современных систем с поддержкой регрессии и расширенным контекстом.

🔘️️️️️️Перспективы использования LLM для табличных задач через сериализацию данных, а также практические аспекты: затраты памяти на инференсе и возможность интеграции этих моделей в качестве «умных» бейзлайнов в промышленную разработку.

🔄 Обновление LightAutoML v0.4.2 в PyPI 🚀

В новой версии добавили поддержку Numpy 2+, Pandas 2+, добавили модели TabM и TabICL, Piecewise эмбеддинги для числовых признаков и пофиксили разные баги: https://github.com/sb-ai-lab/LightAutoML/releases/v.0.4.2

✉️ Если вы уже использовали LightAutoML, расскажите об этом и получите наши классные толстовки и другой мерч: https://t.me/lightautoml/211

🦙💡🔮↗🔍🤖🍃
Конкурс!

Расскажите о своём кейсе использования open-source инструментов Sber AI Lab (LightAutoML, Tsururu, Py-Boost, AutoWoE, RePlay и др) и получите подарки!

Вариант 1:
- Опубликуйте пост на Хабре/Medium или любой другой популярной площадке с рассказом об опыте использования инструментов -- получите мерч Sber AI Lab и другие подарки!
- Заполните короткую форму с описанием вашего кейса. Лучшие кейсы мы будем рады пригласить выступить на наших мероприятиях!

Вариант 2:
Если же вы не можете опубликовать ваш кейс, расскажите о нем в форме с описанием без деталей, мы будем очень благодарны :)

Будем ждать ваши отклики до 1 февраля 2026
➡️ Полный список наших инструментов на GitHub

📣 29 ноября проводим "Sber Conf: Open Source & AI Agents"
Много мероприятий не бывает :) В этот раз фокус на научном и индустриальном ML open source, ну и куда же сегодня без агентов!

В программе:
🔘 Доклады от экспертов Сбера, Sber AI Lab, Яндекс, Т-Банка, МТС AI, ИТМО
🔘 Панельная дискуссия: «Будущее Open Source в эпоху LLM»
🔘 Реальные кейсы и инструменты для создания AI-агентов

Среди спикеров будут сотрудники нашей команды: Ринчин расскажет про наши open source библиотеки, Миле про AutoML агентов, Азиз про открытый код в научных исследованиях.

📆 29 ноября, 11:00
📍Сбер, Кутузовский пр-т, 32

➡️Регистрация и подробности по ссылке

⚡️AI Driver & RecSys: создаем будущее рекомендательных систем вместе!

Приглашаем на конференцию, где соберутся ведущие эксперты по рекомендательным системам из Sber AI Lab, AmazMe, T-банка, Lamoda , MTS и других команд.

Что ждёт участников:
🔘 Новейшие исследования и открытые датасеты
🔘 Практические кейсы
🔘 Живое общение с профессиональным сообществом

Обсудим вместе:
🔘Современные подходы к персонализации
🔘Актуальные тренды и развитие рекомендательных систем


📆 28 ноября, 10:00
📍Сбер, Кутузовский пр-т, 32

➡️Регистрация по ссылке

⚡️AI Journey 2025 началась!

Сегодня стартовала международная конференция по искусственному интеллекту AIJ.
Событие пройдёт с 19 по 21 ноября и будет включать три тематических блока: общество, бизнес и наука.

В этом году Sber AI Lab  🧬 представлена во всех активностях:
➡️Выступаем с докладами в основной программе и питч сессии:

20.11.25
🔘16:30-17:00 - Джантемир Киков workshop по теме Advanced Deep Research: превращаем поиск в исследование
🔘17:25-18:45 - Константин Егоров, Липидный профиль в мультимодальном ассиcтенте GigaDoc

21.11.25
🔘11:30-13.00 - Глеб Гусев, директор Sber AI Lab в треке Фундаментальные модели и обучение представлениям
🔘11:35-13:15 - Андрей Савченко, директор по науке в треке Агенты и Глобальная память
🔘12:35-12:44 – Петр Филоненко, ОНКО-МИС: медицинская интеллектуальная система популяционной онкопрофилактики
🔘12:55–13:05 - Иван Свиридов, 3MDBench: мультиагентый бенчмарк для оценки качества диагностики и коммуникации больших языковых моделей в телемедицине
🔘14:50–15:00 - Алексей Шестов, Омар Золоев, LLM4ES: обучение представлений пользователей из последовательностей событий с помощью Больших Языковых Моделей
🔘15:00–15:10 - Юлия Беликова, Рауф Парчиев, Эффективная оценка контекстно-зависимых ответов в больших языковых моделях с использованием мета-моделей
🔘17:50–18:00 - Алина Костромина, Tsururu: библиотека на основе Python, посвященная стратегиям прогнозирования временных рядов

➡️Представляем научные работы в постерной сессии
➡️Курируем секцию по ИИ в медицине и здравоохранении

➡️Подробная программа и трансляция на сайте. 

До встречи на конференции!

#анонс
❤ @sb_ai_lab

Товарищи фанаты и фанатки LightAutoML!

Мы очень извиняемся за вечерне-ночной пост, но тут у нас дело, не требующее отлагательств - наш друг и коллега, админ канала @dealerAI Саша Абрамов участвует в номинации "ИИ Гуру" Всероссийской премии RuCode и ему как никогда нужна поддержка всех нас 🚀

Что нужно сделать - всего 2 простых шага:
1️⃣ Перейти по ссылке https://vk.com/wall-44001716_10214
2️⃣ Найти внизу поста голосование и выбрать Сашу Абрамова среди претендентов

‼️ Голосование продлится до 5 ноября в 23:59 по МСК, так что успейте внести свой вклад в Сашину победу!

Да прибудет с нами сила LAMA-коммьюнити 🌍

Big tech night в Сбере!

📆 Ночь больших технологий все ближе! 12 сентября крупные компании одновременно откроют двери офисов и расскажут как строят будущее.

🤖 Главные события big tech night в Сбере сфокусированы на LLM и агентах, но кроме докладов будет много активностей, будет интересно! Подробности здесь.

💻 Присоединиться можно как офлайн, так и онлайн. Мероприятие бесплатное, регистрируйся по ссылке!

Кчау, а у нас новый выпуск!

В этом выпуске разобрались с одной из самых известных платформ для специалистов по анализу данных и машинному обучению — Kaggle. Что это вообще такое и нужно ли оно вам?

Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста.

– Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме?
– Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках?
– Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML?

Обсуждали все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым.

Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы

В комментах к последним постам про логарифмирование таргета (а в комментах был материал про другие модификации и их свойства) задавались вопросы по прогнозированию временных рядов.

Ок, лучшее, что я могу посоветовать - презентация с наших совместных с ВШЭ ML-тренировок by Дмитрий Симаков, Kaggle competitions master, тимлид Sber AI Lab

Прежде чем покупать и листать большие книги -- а по рядам их написано много -- макроэкномисты и биржевые спекулянты продолжают искать философский камень -- я бы начал с этой презентации -- максимум практики и опыта в одном месте.

Стартуем через 15 минут 🚀

Ссылка для онлайн просмотра, для подключения рекомендуем Яндекс Браузер

Наука + бизнес = идеальный мэтч в ИИ ❤️

Наука помогает понять, как всё работает, и находит новые решения. А бизнес даёт ресурсы, чтобы эти решения стали реальностью.

Но это если кратко и в теории. Реальные кейсы такой синергии и возможности для молодых исследователей обсудим на паблик-толке 17 июля в нашем офисе на Лесной и онлайн.

Вместе с Иваном Оселедцем, генеральным директором Института ИИ AIRI и Андреем Рыбинцевым, старшим директором по ИИ Авито разберём:

☑️что такое RnD в компании, и как это работает;
☑️может ли бизнес без фундаментальных исследований и могут ли они приносить прибыль;
☑️какие новые задачи появятся у учёных в эпоху ИИ;
☑️как не ошибиться в выборе — научной карьере или развитии в бизнесе.

Встреча будет особенно полезна начинающим исследователям и тем, кто хочет развиваться в RnD. Зарегистрироваться можно тут*.

*Количество мест на встречу ограничено, поэтому рекомендуем не откладывать. Также внимательно заполняйте форму: приглашение участникам будем рассылать исходя из темы паблик-толка.

#ds

17 июля в 17:00 пройдет обещанный разбор решения 2-го места на RecSys 2025, подключайтесь!

Кстати, у коллег есть курс по рексистемам и библиотека RePlay для работы с ними. Вперед перенимать опыт! 🚀🚀🚀