О команде
Наша команда строит Единую агентскую платформу.
Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность.
В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка.
Примеры направлений, которыми мы занимаемся:
•SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge;
•Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов;
•AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов.
Обязанности
•Развитие GenAI сервисов: создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов
•Обучение моделей: тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM)
•MLOps и Data Management: организация и автоматизация процесса разметки данных (от сбора до контроля качества краудсорсинга)
•Развитие автономных пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge
•Engineering: релиз новых моделей и сервисов в продуктовые среды
Требования
•Глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM/VLM
•Опыт в разработке AI-агентов и LLM-приложений (RAG, чат-боты)
•Инженерная культура: уверенное владение Python 3, знание ООП, принципов SOLID. Хорошее знание алгоритмов и структур данных
•LLM Stack: опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем (MAS)
•Vibe Coding: умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов
•Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и технологии
Будет плюсом
•Активный профиль на GitHub с качественным кодом
•Достижения (медали) на Kaggle
•Участие в Open-Source проектах, связанных с LLM/NLP
Условия
•Комфортный современный офис - м. Кутузовская
•Гибридный формат работы
•Ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•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
•Корпоративная пенсионная программа
