Описание
Команда создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Она разрабатывает RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента, а также предоставляет интерфейсы для создания бизнесом собственных агентов и GenAI-приложений. Команда обеспечивает полный цикл разработки, дообучает доменные модели под банковские сценарии и развивает более 200 реализованных сценариев.
Задачи
•Развивать GenAI-сервисы, включая RAG-системы, Agentic RAG, инструменты Agent Observability и сервисы обработки документов
•Создавать и улучшать Self-Service-инструменты с пользовательским интерфейсом для проверки гипотез
•Тренировать и дообучать мультимодальные модели на русском языке, включая OCR, Embeddings, Rerankers и VLM
•Организовывать и автоматизировать разметку данных от сбора до контроля качества краудсорсинга
•Развивать автономные пайплайны улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge
•Выпускать новые модели и сервисы в продуктовые среды
•Создавать слой процедурной памяти для агентов, специализированных поисковых агентов и систем автоматической оценки качества GenAI
Требования
•Опыт работы в роли лидера продукта от 4 лет
•Понимание LLM и опыт работы с большими языковыми моделями
•Уверенное владение Python 3
•Знание ООП и принципов SOLID
•Опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем
•Умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов
Условия
•До 750 000 ₽ до вычета налогов
•Гибридный формат работы
•Офис у метро «Кутузовская»
•Ежегодный пересмотр зарплаты
•Годовой бонус
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Расширенный ДМС
•Льготное страхование для семьи
•Корпоративная пенсионная программа
•Льготный 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
