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
Сбер автоматизирует банковское сопровождение контрактов юридических лиц и контролирует целевое расходование средств по инвестиционным проектам. Компания переводит ручные проверки платежей на AI-агентов, которые классифицируют документы, анализируют условия контрактов и принимают решения о проведении платежа.
задачи
Проектировать, разрабатывать и оптимизировать промпты для сложных LLM-агентов, способных к планированию, использованию внешних инструментов и работе с памятью;
Создавать сценарии взаимодействия между несколькими агентами;
Разрабатывать системы оценки качества ответов агентов, тестовые наборы данных, метрики точности, полноты, галлюцинаций и успешности выполнения задач;
Проводить эксперименты по выбору моделей, настройке температуры и других гиперпараметров под конкретные бизнес-задачи;
Обеспечивать безопасность: проектировать защитные промпт-системы от инъекций и jailbreaks, фильтровать нежелательный вывод.
требования
От 2 лет практического опыта разработки LLM-решений, AI-агентов, RAG-систем или prompt engineering;
Опыт написания кода на Python для автоматизации экспериментов, работы с API LLM, создания оценочных скриптов и интеграции с внешними инструментами;
Понимание принципов LLM и промпт-инжиниринга, знание техник Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct и Self-Reflection;
Умение работать с контекстными окнами и системными сообщениями;
Практика построения метрик и eval-пайплайнов, создания тестовых датасетов и автоматизации тестирования;
Навыки проведения экспериментов, сравнения моделей, варьирования гиперпараметров, анализа статистической значимости и визуализации результатов;
Понимание безопасности LLM, векторов атак prompt injection и jailbreaking, методов защиты и фильтрации нежелательного контента;
Будет плюсом понимание работы агентных фреймворков LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогов, понимание RAG и принципов индексации.
условия
Офис рядом с м. Кутузовская;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Квартальная и годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
Расширенный ДМС;
Льготное страхование для семьи;
Корпоративная пенсионная программа;
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.