ml инженер банковских продуктов

ИТ B2C — крупная экосистема Сбера, включающая розничные решения, которые делают банковские сервисы доступнее, безопаснее и удобнее.

• Проектировать и разрабатывать LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентные системы: настраивать взаимодействие моделей, работу с контекстом и вызов внешних инструментов;
• Разрабатывать и улучшать RAG-решения: готовить данные, выполнять векторизацию, искать релевантную информацию и формировать контекст для LLM;
• Исследовать и применять подходы на основе Transformer и Attention для обработки текстов, извлечения сущностей и построения векторных представлений;
• Интегрировать AI-решения со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами;
• Проводить эксперименты, оценивать и улучшать качество агентов и ML-моделей, настраивать мониторинг их работы;
• Участвовать в построении масштабируемых MLOps-процессов для развёртывания и стабильной работы моделей в промышленной эксплуатации.

• Опыт работы в машинном обучении от трёх лет и реализованные внедрённые решения;
• Практический опыт разработки LLM-workflow или агентских систем, их интеграции и адаптации под бизнес-задачи;
• Опыт работы с RAG и векторным поиском: разбиение данных на фрагменты, выбор embeddings, поиск и ранжирование результатов;
• Знание основ машинного обучения и основных архитектур Deep Learning, особенно Transformer и механизма Attention;
• Понимание принципов работы и обучения LLM;
• Уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и PyTorch;
• Опыт написания кода для промышленной эксплуатации;
• Опыт работы с LangGraph или аналогичными инструментами построения LLM-workflow и агентских систем;
• Опыт работы с Big Data-стеком: Spark, Hadoop, Hive;
• Умение строить и оптимизировать пайплайны обработки данных;
• Базовые знания и практический опыт в MLOps: развёртывание, мониторинг и сопровождение моделей;
• Умение оценивать качество решений, анализировать ошибки и делать обоснованные выводы по результатам экспериментов;
• Самостоятельность, проактивность, ориентация на результат и готовность осваивать новые подходы;
• Будет плюсом опыт применения GigaChat, Kandinsky и аналогичных моделей в продуктах, опыт решения задач персонализации и разработки рекомендательных систем, опыт использования AI-инструментов для анализа, генерации контента и автоматизации рабочих процессов.

• Возможность выбрать удобный график — офис или гибрид;
• 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;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.