Инженер по оценке качества ГенИИ-моделей (GenAI Evaluation Engineer)
Описание
Наша команда отвечает за независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка. Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям. Мы не просто «проверяем метрики», а: глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и предлагаем улучшения разрабатываем собственные проверки, метрики и бенчмарки и фреймворки для их запуска проводим оценку логов пользователей для построения наиболее релевантного тестирования Отдельный фокус – R&D деятельность: создание новых методологий оценки качества участие в разработке и развитии передовых банковских и российских бенчмарков (MERA, POLLUX и др.) адаптация передовых мировых бенчмарков под специфику банковских кейсов и многое другое Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда. Обязанности Придумывать, как вообще измерить модель ИИ стремительно развивается в мире и выходят новые модели и их виды, однако не всегда любая новая модель стала лучше предыдущей. Вам будет необходимо создать план по её проверке: что именно измерять, на какой выборке, с чем сравнивать, какая разница вообще будет считаться разницей в реальном качестве. Отвечать за достоверность измерений Полученные метрики не всегда отражают только лишь качество модели. Нужно уметь отделять реальный прирост качества от прочих факторов: ловить утечки данных в обучение, отличать дефект модели от дефекта замера, промпта или обвязки и проявлять тот же скепсис к собственной методологии: измеряем ли мы то, что заявили. Разбираться в причинах ошибок «Модель ошиблась» – это не вывод, а начало работы. Найденная вами причина той или иной проблемы модели превращается в рекомендацию команде разработки, а рекомендация – в следующую версию модели, которая этой ошибки уже не делает. Строить автоматическую оценку Разрабатывать LLM- и VLM-судей под конкретные задачи, разрабатывать с нуля собственные или дорабатывать существующие библиотеки валидации полного цикла и следим за фронтиром AI-исследований в области оценки моделей. Строить то, чем пользуются другие Фреймворки оценки, который вы развиваете – общие для команд по всему Банку. Бенчмарки, которые вы делаете, являются достоверной базой реального качества для разработчиков Банка и вне. Требования Умение проводить технический и научный ресерч: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. Статистика и дизайн эксперимента: доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения Понимание современных AI-агентов и агентных систем: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация; Понимаете, как устроены генеративным модели изнутри: трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения Опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают: метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения Продуктовое мышление: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. Python на продакшн-уровне: чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой. Будет плюсом: R&D-опыт или участие в создании бенчмарков; мультимодальные модели (изображения, видео, аудио); evaluation-фреймворки и harness; RAG; работа с асессорами; coding-агенты (Claude Code, Codex, Cursor); опыт работы с оркестрацией: LangGraph, OpenClaw, навыки вайбкодинга и AI-assisted coding Стек: Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибкий формат и удаленной работы, в т.ч. на территории РФ 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 гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.