ML-инженер (Python)

В Дирекцию реализации и популяризации AI-инициатив Департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения (Сбер AI) Сбера требуется DS/AI Lead для реализации AI/GenAI-проектов в сегменте B2G. Нашей дружной командой мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AI Journey, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны.

• лидирование прототипирования в домене NLP

• разработка и валидация ML-моделей, создание и внедрение AI/GenAI решений для B2G

• проектирование архитектуры AI/GenAI и ML-моделей под бизнес-задачи

• формализация бизнес-задач в ML-постановки, выбор метрик качества и критериев успеха

• контроль сроков и планов выполнения пилотов и разработки прототипов

• Проектирование, разработка, контроль качества фичей, в частности - мультиагентных систем на базе LLM для решения сложных задач

• проектирование и разработка систем RAG

• R&D в области NLP: эксперименты с новейшими архитектурами, reasoning-моделями, fine-tuning моделей под специфические задачи

• оптимизация inference для работы с высокими нагрузками

• сбор, анализ и подготовка данных (EDA), формирование признаков (feature engineering)

• проведение экспериментов, сравнение подходов, интерпретация результатов, подготовка рекомендаций для заказчика

• анализ данных, feature engineering, A/B тестирование

• участие во внедрении моделей в прод: совместная работа с инженерами, подготовка артефактов (спецификации, требования к данным/сервису)

• подготовка технической документации и презентаций результатов

• взаимодействие с бизнес-заказчиками и техническими командами

• умение решать ad-hoc задачи вне стандартных подходов к разработке продукта

• высшее техническое/математическое/экономическое образование

• опыт production-разработки ML-систем от 5 лет

• глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms)

• практический опыт с RAG: vector databases, embedding models, retrieval strategies

• опыт работы с распределенными вычислениями (PyTorch Distributed, DeepSpeed)

• Python на уровне написания эффективного production кода

• опыт управления командой разработки, использующей в т.ч. системы автоматического написания кода (Codex и др.)

• понимание полного жизненного цикла ML-модели, знание основных подходов к оценке качества моделей, работе с дисбалансом, переобучением, интерпретируемостью

• владение английским на уровне Upper Intermediate и выше

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Будет плюсом

• опыт работы с information retrieval системами

• опыт построения мультиагентных систем (LangChain, AutoGen, CrewAI)

• опыт fine-tuning больших языковых моделей

• знание современных подходов к prompt engineering и chain-of-thought reasoning.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• 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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Чем предстоит заниматься:

• ​​​​​​​Интегрировать LLM, RAG-компоненты и агентов в единую систему;
• Настраивать профили агентов и разрабатывать промпты под конкретные бизнес-сценарии;
• Внедрять метрики качества для RAG-пайплайнов и LLM: A/B-тестирование, сбор данных для аннотации, мониторинг поиска и ответов;
• Разворачивать сервисы в изолированных Docker-контейнерах;
• Документировать архитектуру системы и отдельных сервисов.

Что мы ждем от кандидатов:

• Коммерческий опыт работы с LLM и RAG-системами от 2 лет;

• Python, FastAPI, Pydantic;

• Векторные БД (желательно Qdrant: индексация, фильтрация, поиск);

• Docker: деплой и контейнеризация сервисов;

• Будет плюсом: Знание SQL;

• Опыт работы с агентами;

• Понимание архитектур LLM и методов Prompt Engineering;

• Навыки анализа экспериментов и интерпретации метрик моделей;

• Знание методов обработки естественного языка (NLP) и их применения в различных задачах;

• Умение анализировать данные и результаты экспериментов для принятия обоснованных решений;

• Способность интерпретировать метрики производительности моделей и проводить их оценку;

• Способность четко и эффективно общаться как с техническими, так и с нетехническими специалистами;

• Умение представлять результаты работы и объяснять сложные концепции простым языком;

• Навыки планирования сроков выполнения задач и управления рисками.

• Привлекательная заработная плата;
• Сильная и дружная команда профессионалов, готовых делиться опытом;
• Демократичное общение с руководителями, которые поощряют твою инициативу;
• Насыщенная корпоративная жизнь;
• ДМС широкого спектра со стоматологией после испытательного срока;
• Возможность выбрать начало дня с 8/9/10 утра;
• Комфортабельный офис класса А на территории которого находятся фитнес-клуб/аптеки/магазины/столовые/кафе/парковые зоны.

• ЛОКАЦИЯ И ТРАНСПОРТНАЯ ДОСТУПНОСТЬ:

• Офис м. Славянский бульвар/ БКЛ Давыдково БЦ "Верейская Плаза 4";
• От м.Славянский бульвар доставка корпоративным транспортом – 10 минут;
• От БКЛ Давыдково общественным транспортом - 10 минут.