Описание
«История операций» — один из самых высоконагруженных и посещаемых экранов приложения СберБанк Онлайн. Команда развивает интерактивную ленту финансовых операций с помощью LLM: пользователи могут общаться со своими финансами на естественном языке, получать инсайты, автоматические теги и персонализированную аналитику расходов.
Задачи
•Разрабатывать и внедрять ИИ-агентов на базе GigaChat, проектировать логику их рассуждений, обучать и дообучать модели, настраивать вызов внешних инструментов для банковских задач
•Проектировать и обучать ML-модели для анализа транзакционных и табличных данных и обогащения контекста агента
•Строить RAG-системы для поиска ответов по финансовым логам, чекам и документам пользователей
•Анализировать качество ответов агентов, выявлять ошибки, согласовывать метрики и представлять бизнесу ценность данных
•Оптимизировать рабочие процессы, сокращать задержки ответов, настраивать мониторинг решений и контролировать поведение агента в рабочей среде
Требования
•Опыт работы с LLM от 2–3 лет и запуска языковых моделей в рабочей среде
•Уверенное владение Python и библиотеками PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex
•Умение настраивать Prompt Engineering, оптимизировать инференс и оценивать качество генерации
•Знание классического машинного обучения, работа с табличными данными и признаками
•Умение писать сложные SQL-запросы для подготовки наборов данных
Условия
•Доступ к суперкомпьютерам Сбера для обучения крупных моделей
•Гибкие методологии работы
•Конкурентная официальная зарплата
•Годовые бонусы
•ДМС
•Тренажёрный зал
•Современный офис с игровыми зонами
•Обучение, митапы, конференции и воркшопы
