Описание
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя!
Задачи
•Проектировать и разрабатывать LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентные системы: настраивать взаимодействие моделей, работу с контекстом и вызов внешних инструментов
•Разрабатывать и улучшать RAG-решения: подготовку данных, векторизацию, поиск релевантной информации и формирование контекста для LLM
•Исследовать и применять подходы на основе Transformer и Attention для обработки текстов, извлечения сущностей и построения векторных представлений
•Интегрировать AI-решения со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами
•Проводить эксперименты, оценивать и улучшать качество агентов и ML-моделей, настраивать мониторинг их работы
•Участвовать в построении масштабируемых MLOps-процессов для развёртывания и стабильной работы моделей в промышленной эксплуатации
Требования
•Опыт работы в машинном обучении от трёх лет, наличие реализованных и внедрённых решений
•Практический опыт разработки LLM-workflow или агентских систем, их интеграции и адаптации под бизнес-задачи
•Опыт работы с RAG и векторным поиском: разбиение данных на фрагменты, выбор embeddings, поиск и ранжирование результатов
•Знание основ машинного обучения и основных архитектур Deep Learning, в особенности Transformer и механизма Attention; понимание принципов работы и обучения LLM
•Уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и PyTorch, опыт написания кода для промышленной эксплуатации
•Опыт работы с LangGraph или аналогичными инструментами построения LLM-workflow и агентских систем
•Опыт работы с Big Data-стеком – Spark, Hadoop, Hive; умение строить и оптимизировать пайплайны обработки данных
•Базовые знания и практический опыт в MLOps: развёртывание, мониторинг и сопровождение моделей
•Умение оценивать качество решений, анализировать ошибки и делать обоснованные выводы по результатам экспериментов
•Самостоятельность, проактивность, ориентация на результат и готовность осваивать новые подходы
Будет плюсом:
•Опыт применения GigaChat, Kandinsky и аналогичных моделей в продуктах
•Опыт решения задач персонализации и разработки рекомендательных систем
•Опыт использования AI-инструментов для анализа, генерации контента и автоматизации рабочих процессов
Условия
•Комфортный современный офис
•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
