
Мы создаем интеллектуальные решения для автоматизации документооборота и закупок, задач безопасности и кибербезопасности, а также оптимизации процессов службы инкассации. Наша команда решает задачи обработки естественного языка в банковско…
СБЕР На сервисе с: 09.10.26 12:51
Мы создаем интеллектуальные решения для автоматизации документооборота и закупок, задач безопасности и кибербезопасности, а также оптимизации процессов службы инкассации. Наша команда решает задачи обработки естественного языка в банковском секторе, сочетая скорость классических NLP-методов с гибкостью AI-агентного подхода. Мы ищем специалиста, который хочет развиваться в сильной инженерной команде и работать над интересными атомарными задачами — от прототипа до передачи решения заказчику.
Работать с AI-агентами и ассистентами на базе LangChain/LangGraph
использовать RAG-подходы для построения пайплайнов семантического поиска и интеграции с источниками данных
применять классические методы NLP (TF-IDF, BM25, векторизация текста, легкие классификаторы) для оптимизации скорости и стоимости решений
использовать Python, PyTorch и Hugging Face Transformers для разработки и доработки ML/NLP-моделей
применять SQL для работы с данными и подготовки датасетов
оценивать качество моделей и пайплайнов с помощью автоматических, безреференсных метрик и LLM-as-a-judge
участвовать в подготовке демо-стендов и презентации решений заказчикам.
Знание Python на уверенном уровне
знание LangChain/LangGraph для построения агентных систем
знание векторных баз данных (FAISS, Qdrant и аналогов)
знание основ классического NLP: TF-IDF, BM25, векторизация текста
знание архитектуры transformers (encoder-only, decoder-only) и принципов их дообучения (PEFT, SFT)
знание PyTorch и Hugging Face Transformers; рассматриваем коммерческий опыт, pet-проекты, учебные проекты, хакатоны и стажировки
знание SQL и умение оценивать качество моделей, аргументируя выбор метрик.
Будет плюсом:
Опыт построения поисковых пайплайнов с реранкерами (cross-encoders)
опыт работы с многоагентными системами и продвинутыми паттернами оркестрации
опыт создания демо-стендов с использованием Streamlit или Gradio
понимание принципов оптимизации LLM для инференса
опыт работы с Hadoop/Spark
английский язык на уровне чтения технической документации и статей по ML.
Комфортный офис в Москве
офисный формат работы на Кутузовском пр.32
конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
дисконт-программы от компаний-партнеров
бесплатный фитнес на территории работодателя
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.