Team Lead ML Engineer/AI Agent Developer (B2B)
Описание
Команда «Цифровое управление» ищет сильного инженера, который возглавит направление разработки интеллектуальных инструментов на базе больших языковых моделей. Мы автоматизируем сложные управленческие процессы внутри B2B-экосистемы, создавая цифровых ассистентов для бизнеса. Вы будете отвечать за полный цикл жизни продукта — от проверки гипотез до промышленной эксплуатации сложных мультиагентных систем. Это возможность напрямую влиять на эффективность крупнейших компаний страны, работая на стыке передовых технологий (LangGraph, LangChain) и реальных бизнес-задач. Обязанности разработка AI-агентов: проектировать, обучать и внедрять агентов-экспертов, способных решать прикладные задачи управления бизнесом мультиагентные системы: исследовать и настраивать оркестрацию агентов с использованием LangGraph, LangChain и подходов schema-guided reasoning работа с данными: искать и проверять data-driven гипотезы, самостоятельно готовить, очищать и размечать датасеты под конкретные сценарии промышленное внедрение: обеспечивать выпуск релизов, мониторить технические и продуктовые метрики качества работы агентов, участвовать в разборе инцидентов и планировании отказоустойчивости взаимодействие: выстраивать эффективную работу с бизнес-представителями и смежными ИТ-командами (DevOps, Frontend, Backend) для достижения общих целей. Требования высшее техническое образование опыт работы _DS/ML_-инженером или разработчиком NLP-решений от 3-х лет отличные знания классического и нейросетевого NLP, глубокое понимание архитектуры современных LLM уверенное владение Python (PyTorch, NumPy, Pandas, Sklearn) и специализированными библиотеками для обработки текста практический опыт обучения, дообучения трансформеров и интеграции коммерческих LLM через API подтвержденный опыт построения и вывода _ML_-решений в промышленную эксплуатацию (ПРОД) с соблюдением SLA навыки продвинутого prompt-engineering, свободное владение SQL понимание инженерных практик: работа с Git, обеспечение воспроизводимости экспериментов, настройка изолированных окружений. Будет плюсом: релевантный опыт работы с фреймворками LangChain/LangGraph или их аналогами понимание архитектуры GPU и практический опыт распределенного обучения моделей навыки проектирования и проведения корректных A/B-тестов опыт работы со стеком Big Data (Hadoop, Spark). Условия комфортный современный офис: г. Москва, Кутузовский пр., д.32, к.1 офисный формат работы, гибридный по согласованию ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи 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.