Сбер

Machine Learning Engineer Middle/Senior

Коротко

Роль ML-инженера полного цикла в команде, разрабатывающей агентские RAG-системы и AI-ассистентов, уже работающие в продакшне Сбера. Нужно строить и оптимизировать NLP-пайплайны, мультиагентные системы и интегрировать их в высоконагруженные банковские сервисы. Требуется отличное знание Python, опыт продакшен-внедрения RAG-систем и работы с векторными хранилищами, а также базовые знания классического ML и NLP/LLM. Формат работы — офис или гибрид в Москве.

Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.
У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях.
Обязанности
•ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн
•Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
•Создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)
•Интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
•Разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
•Обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
Требования
•Знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей
•Опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
•Отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
Плюсом будет
Знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры:
•Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL
•Hadoop, PySpark, Airflow
•Scala, SQL
•CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps
Условия
•комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
•ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий 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

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте