ML-инженер для AI-агентов

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя!

• 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: подготовку данных, векторизацию, поиск релевантной информации и формирование контекста 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, наличие реализованных и внедрённых решений
• 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, в особенности 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

• комфортный современный офис
• возможность выбрать удобный график – офис/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.