Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда «Цифровое управление» разрабатывает интеллектуальные инструменты на базе больших языковых моделей для автоматизации сложных управленческих процессов внутри B2B-экосистемы. Команда создаёт цифровых ассистентов для бизнеса и мультиагентные системы, влияющие на эффективность крупных компаний.
задачи
Разрабатывать AI-агентов: проектировать, обучать и внедрять агентов-экспертов для прикладных задач управления бизнесом;
Исследовать и настраивать оркестрацию агентов с использованием LangGraph, LangChain и подходов schema-guided reasoning;
Искать и проверять гипотезы на основе данных, самостоятельно готовить, очищать и размечать датасеты под конкретные сценарии;
Обеспечивать выпуск релизов, мониторить технические и продуктовые метрики качества работы агентов;
Участвовать в разборе инцидентов и планировании отказоустойчивости;
Выстраивать эффективную работу с бизнес-представителями и смежными ИТ-командами для достижения общих целей.
требования
Высшее техническое образование;
Опыт работы DS/ML-инженером или разработчиком NLP-решений от 3 лет;
Отличные знания классического и нейросетевого NLP, глубокое понимание архитектуры современных LLM;
Уверенное владение Python, PyTorch, NumPy, Pandas, Sklearn и специализированными библиотеками для обработки текста;
Практический опыт обучения и дообучения трансформеров, интеграции коммерческих LLM через API;
Подтверждённый опыт построения и вывода ML-решений в промышленную эксплуатацию с соблюдением SLA;
Навыки продвинутого prompt engineering и свободное владение SQL;
Понимание инженерных практик: работа с Git, обеспечение воспроизводимости экспериментов, настройка изолированных окружений;
Будет плюсом опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогами, понимание архитектуры GPU, практический опыт распределённого обучения моделей, навыки проектирования и проведения корректных A/B-тестов, опыт работы со стеком Big Data, Hadoop и Spark.
условия
Офис в Москве, гибридный формат по согласованию;
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.