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
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера. Команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в промышленных условиях: на локальных устройствах, в закрытых контурах и при строгих требованиях к задержкам. Работа включает полный цикл: от данных и дообучения до оценки качества, оптимизации инференса, нагрузочного тестирования и внедрения.
задачи
Обучать LLM на GPU-кластерах;
Собирать, очищать и готовить датасеты для предварительного обучения и дообучения;
Анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик;
Оптимизировать инференс;
Проводить нагрузочное тестирование;
Внедрять обученные модели.
требования
Подтверждённый практический опыт обучения LLM: предварительное обучение, дообучение, выравнивание моделей — в исследовательских или промышленных задачах;
Глубокое понимание теоретических и практических аспектов LLM: архитектуры, токенизации, построения конвейеров, пакетной обработки, mixed precision, распределённого обучения и отладки неудачных итераций обучения;
Опыт разработки на Python от 3 лет;
Умение писать чистый и поддерживаемый код в современных ML-проектах;
Внимательность к деталям и навыки коммуникации;
Будет плюсом разработка AI-агентов, знакомство с агентными фреймворками и архитектурами, умение пользоваться инструментами логирования экспериментов Weights & Biases, MLflow и Langfuse, опыт оптимизации инференса и размещения моделей в промышленной среде, проектирования и поддержки конвейеров оценки LLM с метриками, дашбордами, экспериментами и проверками на регрессию моделей.
условия
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
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.