ML-инженер (Creator) в ПАО Сбербанк Санкт-Петербург

ML-инженер в команду ИТ B2C Сбера. Проектирование LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентных систем, разработка RAG-решений и внедрение моделей в промышленную эксплуатацию.

Задачи:

• 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

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

Навыки:

• Python
• NumPy
• Pandas
• Scikit-learn
• PyTorch
• LLM
• RAG
• LangGraph
• Transformer
• Attention
• Spark
• Hadoop
• Hive
• MLOps
• GigaChat
• Kandinsky