Forward Deployed Engineer (AI / Fullstack) (Python, TypeScript)

Мы разрабатываем системы безопасности и контроля для LLM и генеративных AI-моделей. Наша цель — создавать надёжные guardrails, которые предотвращают нежелательное поведение моделей, токсичный контент, jailbreak-атаки, утечки данных и нарушения политик, сохраняя при этом полезность и качество ответов. Мы ищем сильного специалиста в команду разработки. Человек будет не просто писать код, а глубоко понимать предметную область: проектировать и развивать защитные механизмы вокруг LLM, проводить активную аналитику собственного решения и решений конкурентов, выявлять слабые места и предлагать улучшения на основе данных и экспериментов.

Ключевой фокус — сочетание hands-on разработки и исследовательско-аналитической работы. Нам нужен человек с экспертизой, который понимает, почему работает (или не работает) тот или иной подход, а не просто применяет готовые библиотеки.

Твои задачи:

• разрабатывать и улучшать компоненты AI Guardrails: фильтры контента, системы детекции токсичности, bias, PII, jailbreak-попыток, prompt injection и других рисков
• интегрировать и дообучать модели классификации / модерации (toxicity, hate speech, self-harm, sexual content и др.)
• проектировать и реализовывать пайплайны pre-/post-processing для LLM (input/output filtering, rewriting, refusal mechanisms)
• создавать и поддерживать evaluation-фреймворки: бенчмарки, red-teaming, adversarial testing, метрики безопасности и robustness
• работать с LLM API / open-source моделями, оптимизировать latency и качество guardrails
• участвовать в разработке политик безопасности, документировать решения
• анализировать инциденты, улучшать покрытие edge-cases и снижать false positive/negative.

Мы ожидаем, что у тебя есть:

• 2–4+ года коммерческого опыта в ML/AI-разработке (Python)
• опыт работы с LLM (OpenAI, Anthropic, open-source: Llama, Mistral, Qwen и т.д.)
• практический опыт построения систем модерации / content safety / guardrails или похожих задач (toxicity detection, PII redaction, prompt defense)
• хорошее знание NLP: классификация текста, embeddings, fine-tuning (LoRA/QLoRA), evaluation
• опыт с PyTorch / Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex / аналогичными фреймворками
• понимание основных угроз LLM (jailbreaks, prompt injection, data leakage, hallucination risks)
• умение писать чистый, тестируемый код, работать с CI/CD, Docker.
• самостоятельность и ownership: способность брать задачу end-to-end (от исследования до production)
• навыки работы с генеративными AI-моделями.

Будет плюсом:

• опыт red-teaming / adversarial ML / safety evaluation
• знание техник alignment (RLHF, DPO, constitutional AI) и safety benchmarks (HarmBench, JailbreakBench, AdvBench и др.)
• опыт работы с vector DB, RAG-пайплайнами и их безопасностью
• знание multi-modal guardrails (изображения + текст)
• опыт production-deployment ML-систем (FastAPI, Kubernetes, мониторинг).
• английский на уровне чтения документации.

Работа в СберТехе - это:

• гибридный формат работы
• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• статус аккредитованной ИТ-компании
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
• льготная ипотека в Сбере
• бесплатная подписка СберПрайм, которой можно поделиться с 3 близкими.

Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж.

Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка.

Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов

• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros

• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)

• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей

• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов

• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса

• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.

• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps

• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений

• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных

• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных

• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах

• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации

• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.

Плюсом будет

• глубокого погружен в тематику эволюционных агентов, понимаешь принцип работы и лично разворачивал OpenClaw, Ouroboros или аналогичные решения

• понимание принципов работы голосовых и текстовых ассистентов

• опыт работы с распределенной инфраструктурой (Hadoop, HDFS, Hive, Spark)

• имеешь опыт с ELK, Jenkins, Kafka, OpenShift

• опыт работы с СУБД GreenPlum

• следишь за трендами и актуальным состоянием AI, интересуешься большими языковыми моделями.

• график 5/2, офис на м. Кутузовская;

• режим работы на выбор - офис или гибрид

• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)

• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей

• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании

• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.