О команде
Мы создаем основу для безопасного и эффективного использования ИИ в Банке. Наша команда разрабатывает мультиагентную систему для автономного мониторинга всех ИИ-агентов Банка в промышленной эксплуатации. Это не просто дашборды и алерты — это интеллектуальная платформа, которая должна понимать, как и почему агенты принимают решения, предсказывать сбои до их наступления и автоматически локализовать корневые причины.
Мы предлагаем возможность сыграть ключевую роль в разработке с нуля уникальной системы, от которой зависит надёжность всех ИИ-сервисов Банка для миллионов людей.
Обязанности
•разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев
•исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее
•ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки
•проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в MLOps экосистему
•взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик
Требования
•глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей
•опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки — от исследований и прототипирования до внедрения в прод и мониторинга
•опыт проведения аналитических исследований (R&D): умение самостоятельно изучать проблемную область, формулировать и проверять гипотезы, выбирать и адаптировать state-of-the-art методы под задачи проекта
•уверенное владение стеком технологий для анализа, экспериментов и разработки: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Optuna / Hyperopt
•навык написания чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git
Будет преимуществом
•опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации
•опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith)
•опыт работы с векторными базами данных
•знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем
•публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM
Условия
•комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовский пр.
•формат работы – офис, по согласованию с руководителем возможно выполнение пула задач в гибридном формате
•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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
•ипотека для сотрудников
•бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
