ML разработчик

Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов.

• Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP и мультимодальные пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач;
• Создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы;
• Участвовать в формировании и проверке гипотез для улучшения качества моделей и пайплайнов;
• Интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка;
• Адаптировать и внедрять результаты исследований в прикладные решения;
• Разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML;
• Обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками;
• Участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для инференса и обучения.

• Уверенные технические навыки;
• Глубокие знания NLP и уверенная база в классическом ML;
• Опыт разработки RAG-систем, ML-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком;
• Опыт разработки и продакшен-внедрения ML-сервисов;
• Отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью;
• Опыт работы с мультиагентными фреймворками (LangGraph, LlamaIndex или другие);
• Уверенное владение инструментами разработки и инфраструктуры: bash, Docker, Openshift, Kubernetes, Git;
• Опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado);
• Понимание технологий инференса и обучения больших моделей (vLLM, DeepSpeed, Accelerate);
• Опыт интеграции генеративных моделей в реальные бизнес-процессы;
• Знание CI/CD для ML/infra (GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD);
• Навыки профилирования, оптимизации и мониторинга систем в проде (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry);
• Понимание MLOps-паттернов: feature store, model registry, rollout/rollback стратегий;
• Будет плюсом опыт работы с мультимодальными моделями (Vision/Audio LLMs), опыт распределённого обучения и оптимизации больших моделей, опыт работы с UI-фреймворками типа StreamLit/ChainLit.

• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.