ml engineer для внутренней безопасности

Команда создаёт инструменты и решения для внутренней безопасности на базе AI: разрабатывает и развивает AI-агентов, запускает локальные инстансы LLM и выполняет их файнтюнинг. В планах — разработка DL-моделей для скоринга и поведенческого моделирования, а также AI-агентов.

• Определять стратегию развития DS-направления и технологическое видение развития AI в подразделении;
• Искать, оценивать и внедрять технологии ML, DL, LLM и AI-агентов;
• Договариваться со смежными командами и партнёрами внутри блока и банка, защищать интересы направления, выстраивать обмен подходами и решениями, согласовывать приоритеты и ресурсы;
• Отвечать за разработку и согласование документов для поддержания жизненного цикла моделей;
• Обеспечивать разработку, внедрение, мониторинг и валидацию моделей в соответствии с действующей системой управления моделями;
• Участвовать в разработке и применять систему управления моделями в процессах подразделения;
• Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей, политик и процессов;
• Определять приоритетные бизнес-задачи блока в области AI;
• Отвечать за постановку финансовых и нефинансовых целей совместно с подразделениями блоков;
• Сотрудничать с бизнес-подразделениями для выявления потребностей в AI-сервисах, аналитике и данных и разработки соответствующих решений.

• Опыт работы в машинном обучении от 5 лет;
• Практический управленческий опыт от 2 лет;
• Сильные навыки взаимодействия с заинтересованными сторонами и умение работать со сложными внутренними клиентами;
• Системное мышление и способность расставлять приоритеты при конкурирующих запросах;
• Успешный опыт создания и развертывания AI-агентов с использованием LangChain или аналогичных инструментов;
• Хорошее знание Prompt Engineering, структурированных выходов и вызова инструментов Function Calling;
• Практический опыт реализации Retrieval Augmented Generation (RAG) и понимание преимуществ этого метода;
• Опыт обучения и файнтюнинга NLP-моделей SSL, SFT и PEFT, включая BERT, RoBERTa, XLNet и LLaMA;
• Самостоятельная разработка обучения моделей на PyTorch;
• Высокая продуктивность и способность быстро осваивать новые направления и подходы;
• Ответственность за принятые решения и стремление к постоянному развитию профессиональных навыков;
• Навыки работы с генеративными AI-моделями;
• Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах;
• Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации;
• Будет плюсом опыт настройки и эксплуатации локальных инсталляций LLM, понимание различий между LLaMA, Qwen, DeepSeek и другими моделями, опыт создания и использования AI-агентов в работе.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, офис на Кутузовском проспекте, 32;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.