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 Сбера отвечает за направление алгоритмической торговли на финансовых рынках. Основные продукты — платформа автоматизированного трейдинга и высокочастотные торговые стратегии. В системе используются принципы мягкого реального времени и паттерны реактивного программирования.
задачи
Проектировать и внедрять конвейеры валидации качества кода: mutation testing, статический анализ, код-ревью, генерация тестов и обнаружение регрессий;
Разрабатывать технических агентов SL2/SL3 для автоматизации поддержки PROD;
Строить агентов-ассистентов на базе LLM с интеграцией в пайплайны CI/CD;
Внедрять мультиагентные системы на LangGraph, AutoGen и DSPy, включая оркестрацию, коммуникацию и трассировку;
Выстраивать систему оценки качества агентов с помощью DeepEval, RAGAS и кастомных метрик;
Проектировать RAG-пайплайны с Qdrant, Weaviate, embedding-моделями, hybrid search и AutoRAG.
Опыт работы с мультиагентными фреймворками LangGraph, LangChain, CrewAI и AutoGen;
Практический опыт с Claude Code, Gemini CLI или Qwen Code CLI: написание агентов и интеграция в рабочие процессы;
Понимание NLP и архитектуры LLM: transformers, attention, fine-tuning, LoRA/QLoRA и prompt engineering либо DSPy, минимум 2 направления;
Опыт работы с системами трассировки и observability: LangSmith, LangFuse или Arize Phoenix;
Знание метрик и методов оценки ML-систем: precision, recall, ROC-AUC, pass@k, tool accuracy и hallucination rate;
Будет плюсом опыт с AutoML-фреймворками AutoGluon, H2O AutoML и FLAML, AutoRAG и оценкой RAG, контейнеризацией ML-сервисов с Docker, Kubernetes и Helm, участие в open-source проектах по NLP и мультиагентным системам, инструментами валидации кода, а также Qdrant, Weaviate или Chroma.
условия
Гибридный график;
Современный офис на Вавилова, 19 с паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом;
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
Программа адаптации;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Льготная ипотека и кредитование от Сбера;
Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров.