ML разработчик

NLP-команда занимается извлечением информации из документов, диалогов и текстов различной природы. Команда создаёт готовые продукты с LLM и сервис самообслуживания для бизнеса, где можно создавать нужные сценарии без кода.

• Проектировать и калибровать оценочные конвейеры: рубрики, эталонную разметку, согласованность с людьми, борьбу с позиционным смещением и смещением по длине;
• Строить RAG-поиск дублей и противоречий: разбиение на фрагменты, гибридный поиск, повторное ранжирование, проверку противоречий на уровне утверждений;
• Делать регрессионные тесты знаний: эталонный набор, пороги, запуск при каждом изменении запроса или модели;
• Выявлять галлюцинации: извлекать утверждения, связывать их с источником и проверять;
• Дообучать и дистиллировать оценочные модели, снижая стоимость и задержку без потери качества;
• Собирать мультиагентные конвейеры с ограничителями и контролем стоимости запуска.

• Высшее образование в математике, физике, информатике или профильном анализе данных;
• Опыт в ML от 5 лет, включая не менее полутора лет работы с LLM в продуктивной среде;
• Опыт применения RAG в продуктивной среде с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений;
• Знание дообучения моделей: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO, и понимание, когда дообучение не нужно;
• Опыт построения и калибровки LLM-as-judge, понимание ошибок оценочных моделей и способов их выявления;
• Опыт работы с ограничителями и обнаружением галлюцинаций;
• Опыт создания мультиагентных конвейеров: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости;
• Умение писать на Python код для продуктивной среды, покрывать его тестами, проводить ревью и соблюдать стиль кода;
• Английский для чтения статей и документации;
• Готовность иногда взаимодействовать с контрагентами;
• Будет плюсом опыт Python-бэкендера с FastAPI, асинхронностью, очередями, PostgreSQL и векторными хранилищами, знание графов знаний и онтологий, опыт работы с NLI, извлечением фактов и разметчиками, публикации, доклады и вклад в открытые проекты.

• Годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Регулярные митапы и развитое сообщество специалистов по анализу данных;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.