Сбер

ml инженер для корпоративных риск-решений

Коротко

Роль ML-инженера в Центре корпоративных риск-решений Сбера: разработка AI-агентов и LLM-решений от MVP до промышленной эксплуатации, построение RAG-систем и классических ML-моделей (включая градиентный бустинг). Требуется уверенное владение Python (в т.ч. асинхронным), опыт бэкенд-разработки, интеграции через API, работы с базами данных и брокерами сообщений, а также обработки данных на pandas/PySpark. Позиция уровня senior, работа в офисе в Москве.

Описание
Центр корпоративных риск-решений развивает интеллектуальных агентов и ML-модели для автоматизации внутренних процессов, сокращения ручных операций и повышения качества принимаемых решений.
Задачи
•Разрабатывать AI-агентов от архитектуры и MVP до промышленной эксплуатации
•Создавать RAG-системы, включая подготовку данных, гибридный поиск и реранжирование
•Интегрировать агентов с внутренними системами, API, базами данных и брокерами сообщений
•Разрабатывать серверную часть решений и обеспечивать её надёжность и масштабируемость
•Создавать инструменты оценки, мониторинга и трассировки AI-агентов
•Разрабатывать классические ML-модели, в том числе модели градиентного бустинга
•Проводить эксперименты, проверять гипотезы и оценивать качество решений
•Участвовать в развитии общей инфраструктуры для AI- и ML-решений
Требования
•Уверенно владеть Python, включая асинхронное программирование
•Иметь опыт промышленной разработки AI-агентов и решений на базе LLM
•Иметь опыт создания RAG-систем: чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска и реранжирования
•Иметь опыт бэкенд-разработки и интеграции систем через API
•Иметь опыт работы с базами данных, SQL и брокерами сообщений
•Иметь опыт обработки данных с использованием pandas, PySpark или Spark
•Иметь опыт разработки классических ML-моделей, включая градиентный бустинг, подготовку признаков и валидацию
•Уметь формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и доводить решения до промышленной эксплуатации
•Иметь высшее техническое или физико-математическое образование
•Будет плюсом опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами, опыт оценки, мониторинга и трассировки AI-агентов
Условия
•Годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Регулярные митапы и развитое сообщество специалистов по данным
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
•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