LLM Engineer в ПАО Сбербанк Москва

Инженер по обучению больших языковых моделей в Центр практического ИИ Сбера. Полный цикл: от сбора данных до внедрения моделей в production.

Задачи:

• Обучать LLM на GPU-кластерах
• Собирать, очищать и готовить датасеты для pre-training и fine-tuning
• Анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик
• Оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели

Требования:

• Подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, alignment) в исследовательских или production-задачах
• Глубокое понимание теоретических и практических аспектов LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precision, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения
• Опыт разработки на Python от 3 лет, чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов
• Внимательность к деталям и умение коммуницировать с людьми

Условия:

• Комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета
• 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

Навыки:

• Python
• LLM
• GPU
• pre-training
• fine-tuning
• alignment
• tokenization
• batching
• mixed precision
• распределенное обучение
• Weights & Biases
• MLflow
• Langfuse
• AI-агенты
• tool-using
• planning
• multi-step workflows
• инференс
• eval-пайплайны