ML - инженер (Creator)
Описание
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! Обязанности проектировать и разрабатывать LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентные системы: настраивать взаимодействие моделей, работу с контекстом и вызов внешних инструментов разрабатывать и улучшать RAG-решения: подготовку данных, векторизацию, поиск релевантной информации и формирование контекста для LLM исследовать и применять подходы на основе Transformer и Attention для обработки текстов, извлечения сущностей и построения векторных представлений интегрировать AI-решения со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами проводить эксперименты, оценивать и улучшать качество агентов и ML-моделей, настраивать мониторинг их работы участвовать в построении масштабируемых MLOps-процессов для развёртывания и стабильной работы моделей в промышленной эксплуатации. Требования опыт работы в машинном обучении от трёх лет, наличие реализованных и внедрённых решений практический опыт разработки LLM-workflow или агентских систем, их интеграции и адаптации под бизнес-задачи опыт работы с RAG и векторным поиском: разбиение данных на фрагменты, выбор embeddings, поиск и ранжирование результатов знание основ машинного обучения и основных архитектур Deep Learning, в особенности Transformer и механизма Attention; понимание принципов работы и обучения LLM уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и PyTorch, опыт написания кода для промышленной эксплуатации опыт работы с LangGraph или аналогичными инструментами построения LLM-workflow и агентских систем опыт работы с Big Data-стеком – Spark, Hadoop, Hive; умение строить и оптимизировать пайплайны обработки данных базовые знания и практический опыт в MLOps: развёртывание, мониторинг и сопровождение моделей умение оценивать качество решений, анализировать ошибки и делать обоснованные выводы по результатам экспериментов самостоятельность, проактивность, ориентация на результат и готовность осваивать новые подходы. Будет плюсом: опыт применения GigaChat, Kandinsky и аналогичных моделей в продуктах опыт решения задач персонализации и разработки рекомендательных систем опыт использования AI-инструментов для анализа, генерации контента и автоматизации рабочих процессов. Условия комфортный современный офис возможность выбрать удобный график – офис/гибрид 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, 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.