О задаче
Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.
Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.
Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.
Обязанности
•Отвечает за архитектуру и качество агентного поиска: от решения модели вызвать поиск до получения достаточного набора фактов для формирования ответа.
•Руководит разработкой многошаговых поисковых сценариев, вызовом инструментов, переформулировкой запросов, проверкой результатов и восстановлением после ошибок.
•Формирует систему метрик и экспериментов, позволяющую измерять успешность вызова инструментов, полноту найденных фактов, стоимость, задержку и качество всего агентного цикла.
Требования
•Глубокое понимание устройства современных языковых моделей, особенности обучения с подкреплением, обучения на предпочтениях и настройки моделей для работы с инструментами.
•Необходим практический опыт разработки агентных систем, включая планирование, управление состоянием, многошаговые рассуждения и ограничение числа действий модели.
•Требуется сильная подготовка в машинном обучении и умение самостоятельно проводить эксперименты: формировать выборки, обучать модели, анализировать ошибки и проверять статистическую значимость изменений.
•Знание и опыт работы с поисковыми технологиями: извлечение кандидатов, разреженный и векторный поиск, переранжирование, многошаговый поиск и методы оценки релевантности.
•Требуется опыт построения распределённых высоконагруженных систем и понимание ограничений по задержке, стоимости вычислений и отказоустойчивости.
•Опыт перевода исследовательских идей в промышленную архитектуру.
•Декомпозиция задач команды, эффективное планирование работ и реакция на обстоятельства.
Условия
•Комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская.
•Гибридный формат работы.
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
•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.
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
