Machine Learning Engineer (L3) (Python)

Команда занимается разработкой и поддержкой внутрикорпоративных систем.

Задачи

доработки существующих ИИ решений;
внедрение их в чат-бот.

Требования

ищем разработчика на Python с опытом в области RAG и LangChain;
знание a2a-протокола и фреймворков FastAPI/Flask;
опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Weaviate).

Условия

график работы 20-40 часов в неделю;
развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом;
мобильная связь за счет компании;
специальные предложения и скидки от продуктов экосистемы МТС;
собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека, Best Benefits (приложение для сотрудников, где собраны различные скидки);
спорт: онлайн зарядки, йога, дыхательные практики.

Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искуственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.

Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора

Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.

Чем предстоит заниматься:

• Разработкой AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource);
• Разработкой системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества LLM-приложений;
• Следить за последними исследованиями и инновациями в области языковых моделей и применять их на практике.

Что для этого нужно:

• Опыт разработки AI агентов для компаний end-to-end от исследования до запуска в продакшн;
• Глубокое понимание архитектуры нейронных сетей, трансформеров и их применения в моделях LLM;
• Экспертное владение Python-библиотеками для AI/ML (PyTorch, Transformers, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, pandas, NumPy, scikit-learn);
• Знание MLOps-инструментов (Docker, LangFuse, Ollama, vLLM);
• Высокий уровень знаний статистики (теорвер + матстат), глубоко понимает ключевые алгоритмы ML.

Что мы предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании;
• Удобный офис (м. Калужская, ул. Обручева 30/1 с.2);
• Ежегодный бонус по итогам работы;
• Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока;
• Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
• Специальные условия для страхования семьи;
• Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
• Корпоративное обучение;
• Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
• Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
• Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.

Почему у нас классно работать:

• Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
• Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
• Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
• Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.

Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.

Привет!

Мы создаем современные универсальные агентные модели — они не просто отвечают текстом, а сами ходят в инструменты, пишут код, работают с базами данных и офисными сценариями.

У нас работают лучшие эксперты по Data Science, разработчики агентных систем и AI‑ассистентов. Мы развиваем науку, пишем статьи, которые принимают на ведущие конференции, ведём исследования и создаем реальные инновации в AI — наши результаты доходят до применения в продуктах Сбера и публикаций в Open Source.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🚀 Почему это интересно:

GigaCode R&D — одна из немногих команд в России, которые учат собственные LLM. Мы не просто верим, что наши модели могут конкурировать с мировыми, — мы доказываем это результатами на бенчмарках и в продуктах. И при этом остаёмся на стыке двух миров: разработки, которая идёт в готовые решения, и настоящих исследований, которые принесут пользу в будущем.

Обязанности

• Ставить эксперименты с научной строгостью. Ты сможешь формулировать гипотезы и проверять их на практике
• Дообучать LLM под доменные агентные задачи. Код, SQL, офис, кибербезопасность. SFT на траекториях, работа с форматами диалогов и вызовов инструментов, замер того, что реально изменилось после дообучения
• Проектировать пайплайны синтетических агентных данных. Модель придумывает задачу → агент её решает → проверка → фильтр → датасет. Генерация задач из открытых данных, автоматическая проверка (ораклы, тесты, LLM-судья — где это уместно), очистка синтетики от мусора.
• Придумывать задачи и бенчмарки для разных доменов: Код, SQL, офис, кибербезопасность и новые области
• Построить и улучшать RL-пайплайн для обучения моделей

🛠 Стек

ML / DL · NLP / PLP · Агентные LLM · SFT · RL / RLVR · R&D

Требования

• у тебя хорошие теоретические знания в ML и DL, с упором

в современный NLP и трансформеры;

• умеешь формулировать эксперименты с научной строгостью,

обосновывать их, проводить самостоятельно и делать выводы;

• есть опыт дообучения современных LLM под доменные задачи, генерации и очистки синтетических данных с помощью LLM, анализа проблемных мест в работе LLM и данных для обучения

• есть увлечённость NLP/PLP.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🌟 Будет плюсом знание про:

• Агентные бенчмарки (SWE-bench, Terminal-Bench, SQL/BIRD, CyberGym и похожие): как устроены задачи, ораклы, оценка

• Генерация синтетики через LLM и оценка качества без ручной разметки

• Устройство агентных фреймворков: инструменты, память, сжатие контекста, субагенты, траектории

• Офисные и кибербез агентные задачи

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.