ML разработчик

Команда отвечает за направление алгоритмической торговли на финансовых рынках. Основные продукты включают платформу автоматизированного трейдинга и работающие на ней высокочастотные торговые стратегии, использующие принципы мягкого реального времени и паттерны реактивного программирования.

• Проектировать и внедрять конвейеры валидации качества кода: mutation testing, статический анализ, код-ревью, генерация тесто, обнаружение регрессий;
• Разрабатывать технических агентов (SL2/SL3) для автоматизации поддержки PROD;
• Строить агентов-ассистентов на базе LLM (Claude Code, Gemini CLI, Qwen Code CLI) с интеграцией в пайплайны CI/CD;
• Внедрять мультиагентные системы на LangGraph, AutoGen, DSPy: оркестрация, коммуникация, трассировка;
• Выстраивать систему оценки качества агентов: DeepEval, RAGAS, кастомные метрики (tool accuracy, task success rate);
• Проектировать RAG-пайплайны: Qdrant/Weaviate, embedding-модели, hybrid search, AutoRAG для автооптимизации retrieval.

• Экспертный уровень Python: asyncio, типизация (MyPy strict), pandas/numpy, pytest;
• Опыт работы с мультиагентными фреймворками: LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen;
• Практический опыт с Claude Code, Gemini CLI или Qwen Code CLI: написание агентов, интеграция в workflow;
• Понимание NLP и архитектуры LLM: transformers, attention, fine-tuning (LoRA/QLoRA), prompt engineering; или DSPy (минимум 2 из перечисленных);
• Системы трассировки и observability: LangSmith, LangFuse или Arize Phoenix — отладка и мониторинг агентных цепочек;
• Метрики и оценка ML-систем: от классических (precision/recall/ROC-AUC) до агентских (pass@k, tool accuracy, hallucination rate);
• Будет плюсом опыт с AutoML-фреймворками (AutoGluon, H2O AutoML, FLAML: автоматический подбор моделей и гиперпараметров), AutoRAG и оценка RAG (RAGAS, AutoRAG (Marker), A/B-тестирование retrieval-стратегий), опыт контейнеризации ML-сервисов (Docker, Kubernetes, Helm), участие в open-source проектах по теме NLP/мультиагентов, инструменты валидации кода (mutation testing (Cosmic Ray/mutmut), линтеры (Ruff), анализаторы безопасности (Bandit)), Vector DB (Qdrant, Weaviate или Chroma: проектирование схемы, фильтрация, performance-тюнинг).

• Современный офис на Вавилова, 19 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготная ипотека и кредитование от Сбера;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.