ML разработчик

Центр практического искусственного интеллекта разрабатывает и внедряет высокотехнологичные инструменты на основе ИИ для задач из повседневной практики бизнеса.

• Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP- и мультимодальные пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач;
• Создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы: оркестрацию рабочих процессов, планирование, инструменты, модули памяти и интеграции с сервисами банка;
• Участвовать в формировании и проверке гипотез для улучшения качества моделей и пайплайнов;
• Интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг;
• Адаптировать и внедрять результаты исследований в прикладные решения;
• Разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, скрипты инференса и процессы CI/CD для ML;
• Обеспечивать качество кода и соблюдать инженерные практики: тестирование, логирование и мониторинг;
• Участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для инференса и обучения.

• Опыт разработки и внедрения ML-сервисов в промышленную эксплуатацию от 3 лет;
• Уверенные технические навыки;
• Глубокие знания NLP и уверенная база в классическом ML;
• Опыт разработки RAG-систем и ML-ассистентов, работы с векторными хранилищами и стеком поиска;
• Отличное знание Python и опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода;
• Опыт работы с параллелизмом и асинхронностью;
• Опыт работы с мультиагентными фреймворками: LangGraph, LlamaIndex или другими;
• Уверенное владение bash, Docker, Openshift, Kubernetes и Git;
• Опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы: FastAPI, Flask или Tornado;
• Понимание технологий инференса и обучения больших моделей: vLLM, DeepSpeed и Accelerate;
• Опыт интеграции генеративных моделей в реальные бизнес-процессы;
• Знание CI/CD для ML и инфраструктуры: GitLab CI, GitHub Actions или ArgoCD;
• Навыки профилирования, оптимизации и мониторинга систем в промышленной эксплуатации: Prometheus, Grafana и OpenTelemetry;
• Понимание шаблонов MLOps: feature store, реестр моделей и стратегии rollout/rollback;
• Будет плюсом опыт работы с мультимодальными моделями Vision/Audio LLMs, распределённого обучения и оптимизации больших моделей.

• Комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская в Москве;
• Возможно обсудить гибридный формат после испытательного срока;
• 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;
• Скидка по ипотечному кредиту, равная 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.