ML Engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда создает систему кибербезопасности для генеративного ИИ в Сбере. Продукт SOC4AI отвечает за мониторинг, анализ и противодействие киберугрозам на GenAI-модели и AI-агенты.

• Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML-модели для обнаружения аномалий и киберугроз в поведении GenAI-моделей и AI-агентов
• Проектировать и реализовывать пайплайны подготовки и обработки данных (Feature Engineering, предобработка, векторизация) для задач машинного обучения
• Интегрировать ML-модели в высоконагруженные сервисы продукта SOC4AI
• Участвовать в построении и поддержке Real-time пайплайнов потоковой обработки данных для оперативного выявления киберугроз
• Взаимодействовать со смежными командами (платформы кибербезопасности, бэкенд-разработчики, аналитики) для согласования требований к данным и интеграции моделей
• Писать высококачественный, эффективный, тестируемый и документированный код
• Участвовать на всех этапах жизненного цикла ML-моделей — от сбора данных и экспериментов до мониторинга дрейфа и переобучения в продуктивной среде
• Проводить демонстрации реализованного функционала стейкхолдерам и командам
• Анализировать и участвовать в разрешении инцидентов, связанных с работой ML-компонентов системы
• Работать в Agile-команде, участвовать в планировании спринтов и оценке задач

• Опыт коммерческой разработки и внедрения ML-решений от 3 лет
• Уверенное владение Python и основными библиотеками для машинного обучения (scikit-learn, pandas, NumPy, PyTorch / TensorFlow, LLM)
• Опыт разработки и оптимизации моделей для задач NLP и/или анализа последовательностей
• Опыт работы с LLM, Transformers
• Опыт работы с Apache Flink (включая Apache Flink SQL) для обработки потоковых данных
• Опыт работы со стеком Big Data: Apache Spark (для пакетной обработки) и/или Hadoop HDFS (для распределенного хранения)
• Опыт работы с реляционными/нереляционными базами данных (PostgreSQL, NoSQL)
• Опыт работы с векторными базами данных (PostgreSQL, Qdrant, Milvius, ChromaDB)
• Понимание принципов MLOps: CI/CD для моделей, экспериментов, версионирования данных и моделей (Data Version Control, MLflow), контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes)
• Опыт работы в команде по гибким методологиям разработки (Agile/Scrum/Kanban)
• Будет плюсом опыт работы в проектах с микросервисной архитектурой, ориентированной на обработку больших объемов данных в режиме реального времени (Real-time), опыт работы с системами трейсинга (OpenTelemetry, Jaeger) и мониторинга (Prometheus, Grafana), любознательность в области генеративного ИИ: понимание базовых принципов работы LLM, инженерии промптов (PromptEng), знакомство с фреймворками для создания AI-агентов

• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера