Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Разрабатываются агентские RAG-системы для улучшения клиентского опыта с помощью персонализированных решений. Продукт уже работает в промышленной эксплуатации, команда развивает новые применения технологии и улучшает существующие направления.
задачи
Переводить бизнес-задачи в задачи машинного обучения, проводить эксперименты и готовить решения к промышленному запуску
Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP-пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
Создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы, включая оркестрацию рабочих процессов, планирование, инструменты, модули памяти и интеграции с сервисами банка
Интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные банковские сервисы, обеспечивать стабильность, производительность и мониторинг
Разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, скрипты инференса и CI/CD для машинного обучения
Обеспечивать качество кода и следовать инженерным практикам тестирования, логирования и мониторинга
Проектировать и согласовывать архитектуру приложений и интеграций
Развивать расчётные модули системы и общие библиотеки, реализовывать интеграционные взаимодействия
Формировать требования к мониторингу и логированию
Проводить ревью кода и поддерживать стандарты кодирования
Организовывать внутренние процессы команды разработки
требования
Знать основы классического машинного обучения и NLP/LLM, типовые задачи и архитектуры, метрики и процесс обучения моделей
Иметь опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию RAG-систем и ИИ-ассистентов, работы с векторными хранилищами и поиском
Отлично знать Python, уметь писать промышленный, поддерживаемый и тестируемый код, работать с параллелизмом и асинхронностью
Будет плюсом: знание CI/CD, Docker, OpenShift, Kubernetes, Jenkins, Prometheus, Grafana, Kafka, PostgreSQL, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов, Hadoop, PySpark, Airflow, Scala, SQL, DevOps
условия
Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»
Можно выбрать офисный или гибридный график
Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
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 на трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
.svg)
