Описание
NLP-команда занимается извлечением информации из документов, диалогов и текстов разной природы. Она создаёт готовые продукты на основе LLM и инструменты самообслуживания, позволяющие бизнесу создавать нужные сценарии без кода.
Задачи
•Проектировать и калибровать оценочные конвейеры: рубрики, эталонную разметку, согласованность с оценками людей, методы борьбы с позиционным смещением и смещением по длине
•Строить RAG-поиск дублей и противоречий: настраивать разбиение на фрагменты, гибридный поиск и повторное ранжирование, проверять противоречия на уровне утверждений
•Создавать регрессионные тесты знаний с эталонными наборами, порогами и проверками после каждого изменения запроса или модели
•Выявлять галлюцинации: извлекать утверждения, связывать их с источниками и проверять
•Дообучать и дистиллировать оценочные модели, снижая стоимость и задержку без потери качества
•Собирать мультиагентные конвейеры с защитными механизмами и контролем стоимости запуска
Требования
•Высшее образование в математике, физике, информатике или профильной науке о данных
•Опыт в машинном обучении от 5 лет, из них не менее полутора лет — с LLM в продуктивной среде
•Опыт работы с RAG в продуктивной среде, включая метрики качества, нагрузку и историю улучшений
•Опыт тонкой настройки моделей: SFT, LoRA/QLoRA; понимание DPO будет плюсом
•Понимание, когда дообучение не требуется
•Опыт построения и калибровки оценок LLM-моделями, понимание их ошибок и способов их выявления
•Опыт работы с защитными механизмами и выявлением галлюцинаций
•Опыт создания мультиагентных конвейеров: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости
•Умение писать производственный код на Python, писать тесты, проводить ревью и соблюдать стиль кода
•Английский для чтения статей и документации
•Готовность иногда общаться с контрагентами
•Будет плюсом: опыт разработки бэкенда на Python с FastAPI, асинхронностью, очередями, PostgreSQL и векторными хранилищами, знание графов знаний и онтологий, NLI, извлечения фактов и работы с разметчиками, наличие публикаций, докладов или проектов с открытым исходным кодом
Условия
•Годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Регулярные встречи и развитое сообщество специалистов по науке о данных
•Расширенная программа ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Скидка по ипотечному кредиту, равная трети ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
