СБЕР

NLP Engineer (AI Agents Developer) (Python)

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

Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

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.

Эта вакансия также есть на:hh.ru

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
т1 ии

ML инженер (Домен ИИ)

т1 ииНа сервисе с: 09.10.26 13:21
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Чем предстоит заниматься:

  • Разработкой и поддержкой backend-сервисов на Python для интеграции AI-агентов и RAG-систем.
  • Реализацией агентных пайплайнов на базе LangChain / LangGraph: проектирование многошаговых сценариев, управление состоянием, вызов инструментов.
  • Интеграцией LLM в бизнес-процессы: prompt engineering, structured output, function calling, обработка ошибок.
  • Работа с корпоративными данными:
  • - построение RAG-систем (документы, метрики, BI-контекст);
  • - генерация и валидация SQL-запросов на основе метаданных;
  • - взаимодействие с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL).
  • Подготовкой решений к внедрению: участие в адаптации архитектуры под клиентскую инфраструктуру, настройка CI/CD, документирование контрактов и требований к окружению.
  • Участие в создании технических демо: подготовка рабочих примеров, запись кратких видеопрезентаций, визуализация логики работы системы.

Здорово, если у тебя есть:

  • Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет, уверенные навыки работы с FastAPI или аналогами.
  • Практический опыт с LangChain / LangGraph / LlamaIndex и LLM API (prompt engineering, function calling, structured output).
  • Уверенное знание SQL: написание сложных запросов, понимание планов выполнения, работа с аналитическими БД (ClickHouse, PostgreSQL и пр.).
  • Базовое понимание принципов проектирования микросервисов, опыт работы с Docker, участие в настройке CI/CD.
  • Аналитическое мышление: умение переводить бизнес-требования в технические решения, понимание логики BI-систем.

Будет плюсом:

  • Опыт быстрого прототипирования UI для демо (Streamlit, Gradio, простой React/Next.js)
  • Навыки визуализации данных и процессов (например, отображение chain-of-thought, SQL-логики, графиков).
  • Знание Airflow, Spark или других инструментов data engineering.
  • Опыт в предметных областях: retail, CIB, risk, compliance.
  • Понимание XAI, feature importance, интерпретируемости моделей.
hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Сфера:

Ищем Data Engineer / ML Engineer для разработки интеллектуальной системы контроля качества данных. Предстоит создавать и внедрять ML- и статистические методы выявления аномалий, дрейфа данных и отклонений в метриках, а также интегрировать решения в production-пайплайны.

Формат работы: Москва, гибрид (офис 1 раз в неделю).

Мы ожидаем:

  • Опыт работы в ML / Data Science от 3 лет.

  • Уверенное знание Python (pandas, NumPy, scikit-learn) и SQL.

  • Обязательный опыт работы с Apache Airflow и машинным обучением (ML).

  • Практический опыт работы с PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.

  • Хорошее понимание математической статистики и классических ML-алгоритмов (регрессии, деревья решений, бустинги).

  • Опыт выявления аномалий, анализа дрейфа данных и работы с временными рядами.

  • Опыт вывода ML-моделей в production, мониторинга и версионирования.

  • Понимание принципов Data Quality и методов контроля качества данных.

  • Умение выбирать оптимальный подход к решению задачи: SQL-проверки, статистические методы или ML.

Задачи:

  • Разрабатывать и внедрять ML- и статистические методы контроля качества данных (Data Quality).

  • Выявлять аномалии, дрейф распределений, нарушения сезонности и нетипичные изменения метрик.

  • Проектировать проверки качества данных: полнота, уникальность, актуальность, корректность.

  • Исследовать данные, тестировать гипотезы и прототипировать новые методы обнаружения отклонений.

  • Работать с временными рядами и моделями машинного обучения.

  • Валидировать решения на исторических данных, анализировать ложные срабатывания.

  • Интегрировать решения в production-пайплайны на Airflow, PySpark, Hadoop/Hive.

  • Настраивать мониторинг, алертинг и сопровождать разработанные решения.

Мы предлагаем:

  • Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
  • Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог;
  • Необходимую технику для комфортной работы;
  • Обучение, сертификацию, клуб английского языка;
  • Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету;
  • Внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
  • Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
  • Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина;
  • Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.
Соц.сети
S

ML Tech Lead

snapchatНа сервисе с: 09.10.26 13:19
от 125 000 $ (≈ от 10677k ₽)ВеликобританияLondon

tldr: L5 TechLead/Senior MLE @ Snapchat; London office, help with relocation; ~290k TC.

Привет! Ищу ML Tech Lead к себе в команду в Snapchat 👻

Локация: Лондон (помогаем с релокацией)
Деньги: £125k base + ~$215k stock в год

Что делает команда:
Consumer GenAI — это экспериментальные пользовательские сценарии: от image/video editing и генерации картинок под разными соусами до совсем экспериментальных штук вроде «сгенерируй песню для моего друга из вот этого сообщения». Всё это на масштабе Snapchat, с миллионами пользователей и возможностью быстро доводить идеи до прода.

Что предстоит делать тебе:
Много экспериментировать, быстро прототипировать и шипать в прод. Сейчас мы активно инвестируем в cost/quality optimization генеративных моделей: роутинг между моделями, post-training под конкретные сценарии, evaluation и всё такое. При этом задачи довольно динамичные — что именно будем делать через год, сказать сложно, но скучно точно не будет :)

Ищу человека, который будет главным техническим экспертом по ML в команде: сможет выбирать подходы, оценивать trade-offs и задавать направление остальным.

Что ожидаю от кандидата:
- Хорошо понимаешь, как работает image/video generation внутри и снаружи, знаешь, что и где можно подкрутить
- 5+ лет в ML, хотя бы 2 из них в computer vision / visual GenAI
- Есть опыт техлидства и готовность брать ownership за технические решения и результат команды
- Понимаешь, что хорошими offline-метриками история не заканчивается — важно, как модель ведёт себя в проде и что получает пользователь
- Умеешь и быстро прототипировать и доводить результат до production-ready состояния
- Свободный английский
- В идеале уже находишься в Лондоне, но готовы перевозить

Если интересно — пишите напрямую, с удовольствием расскажу подробнее. Подавайтесь даже если не уверены, что подходите под все требования :)
Можно либо податься на сайте, либо мне в тг прислать резюме - как больше нравится.

Контакты:
- Telegram: ••••••••
- Вакансия: ••••••••
- LinkedIn: ••••••••/

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.