ML Engineer

Центр практического искусственного интеллекта разрабатывает и внедряет высокотехнологичные AI-инструменты, решая задачи из повседневной практики бизнеса.

• Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP- и мультимодальные пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач;
• Создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы с оркестрацией рабочих процессов, планированием, инструментами, модулями памяти и интеграциями с сервисами банка;
• Участвовать в формировании и проверке гипотез для улучшения качества моделей и пайплайнов;
• Интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг;
• Адаптировать и внедрять результаты исследований в прикладные решения;
• Разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, скрипты инференса и CI/CD для ML;
• Обеспечивать качество кода и соблюдать инженерные практики тестирования, логирования и мониторинга;
• Участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для инференса и обучения.

• Уверенные технические навыки;
• Глубокие знания NLP и уверенная база в классическом ML;
• Опыт разработки RAG-систем и ML-ассистентов, работы с векторными хранилищами и стеком поиска от 2 лет;
• Опыт разработки и внедрения ML-сервисов в продуктивную среду;
• Отличное знание Python и опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью;
• Опыт работы с мультиагентными фреймворками LangGraph, LlamaIndex или другими;
• Уверенное владение bash, Docker, OpenShift, Kubernetes и Git;
• Опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы FastAPI, Flask или Tornado;
• Понимание технологий инференса и обучения больших моделей vLLM, DeepSpeed и Accelerate;
• Опыт интеграции генеративных моделей в реальные бизнес-процессы;
• Знание CI/CD для ML и инфраструктуры: GitLab CI, GitHub Actions или ArgoCD;
• Навыки профилирования, оптимизации и мониторинга систем в продуктивной среде с Prometheus, Grafana и OpenTelemetry;
• Понимание шаблонов MLOps: feature store, реестр моделей и стратегии rollout/rollback;
• Будет плюсом опыт работы с мультимодальными моделями Vision/Audio LLMs, опыт распределённого обучения и оптимизации больших моделей.

• Современный офис рядом с метро Кутузовская;
• Возможность обсудить гибридный формат после испытательного срока;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту в размере 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.