СБЕР

DS/ ML-инженер / исследователь (LLM-агенты, GigaChat) (Python)

Мы — команда СберKids, которая разрабатывает агента СберКот на базе LLM GigaChat. Направления работы: разработка агентов, LoRA-адаптеры, оценка качества LLM и агентов, RAG, разметка и создание датасетов, LLM-as-a-judge. Мы работаем на стык…

СБЕР

Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы — команда СберKids, которая разрабатывает агента СберКот на базе LLM GigaChat. Направления работы: разработка агентов, LoRA-адаптеры, оценка качества LLM и агентов, RAG, разметка и создание датасетов, LLM-as-a-judge. Мы работаем на стыке исследований и продакшена: от гипотезы и эксперимента до надёжного решения.

Разработка агентов на LLM

  • Проектировать логику рассуждений и поведения ИИ-агентов на базе GigaChat: планирование, рассуждение, управление памятью и контекстом.

  • Настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи домена.

  • RAG-системы

  • Проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным документам и структурированным данным, оценивать качество ретривала и генерации.

  • Адаптация моделей

  • Дообучать и адаптировать модели под задачи команды: Fine-tuning, LoRA/QLoRA, подготовка данных для обучения.

  • Eval и качество

  • Разрабатывать и внедрять методы оценки LLM и агентов: метрики, бенчмарки, LLM-as-a-judge, Guardrails.

  • Анализировать корзину запросов и результаты ответов, выявлять ошибки и галлюцинации, согласовывать метрики с бизнесом и защищать подходы на понятном языке.

  • Работа с разметкой и данными

  • Создавать датасеты для обучения, оценки и разметки, готовить инструкции для разметчиков.

  • Работать с разметчиками: контролировать качество, интерпретировать результаты, итеративно улучшать инструкции.

  • Опыт работы с LLM: запуск языковых моделей в продакшн.

  • Уверенное владение Python: PyTorch, Hugging Face, опыт с LangChain/LlamaIndex.

  • Понимание специфики LLM: Prompt Engineering, оценка качества генерации и Eval, базовое понимание оптимизации инференса (vLLM и аналоги).

  • Аналитическое и критическое мышление: разбирать сложные задачи на составляющие и находить неочевидные решения.

  • Умение работать с данными: SQL для подготовки датасетов, базовое владение табличными данными (pandas, NumPy).

  • Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;)

  • График 5/2, офис на м. Кутузовская, гибрид;

  • Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);

  • ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;

  • Социальная поддержка сотрудников;

  • 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 с возможностью подключения 3 родственников, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;

  • Корпоративная пенсионная программа

Эта вакансия также есть на:hh.ru

Похожие вакансии Data Science & ML

Соц.сети

Middle+ ML Engineer / Data Scientist

Зарплата не указанаБеларусь

#jobs #vacanсy #1C #Analyst #Belarus #IT

✅Вакансия: Middle+ ML Engineer / Data Scientist
✅Компания: ••••••••
✅Локация: РБ.
✅Английский: от В2.

•••••••• – крупная белорусская IT компания (••••••••), которая более 20 лет на рынке, резидент ПВТ. Мы постоянно растем и расширяемся. Если вы готовы работать с интересными проектами и развиваться в динамичной команде, то это предложение для вас!

Требования:

- От 3 лет коммерческого опыта в разработке ML/AI-решений.
- Уверенное владение Python и практический опыт работы с ML-фреймворками, такими как PyTorch, TensorFlow или Scikit-learn.
- Практический опыт разработки AI-решений на базе LLM, включая RAG-подходы и AI Agents.
- Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, методов подготовки признаков, оценки качества и оптимизации моделей.
- Опыт работы с данными, включая их подготовку, анализ и построение эффективных пайплайнов обработки.
- Знание основ статистики и теории вероятностей, опыт проведения экспериментов и оценки результатов моделей.
- Навыки работы с SQL для извлечения и анализа данных.
- Знакомство с инструментами MLOps и управления ML-экспериментами, например MLflow.
- Английский язык на уровне B2+ или выше.

📩Для связи:
Telegram: ••••••••

hh.ru
5

Senior Machine Learning Engineer

5 lab(файв лаб)
Зарплата не указанаКазахстанАлматыУдалёнка

About the Customer

It is a global energy technology company helping customers generate, transmit and transform energy reliably and sustainably. From power generation and grid technologies to renewable energy, our products, services and digital solutions help drive the energy transition. Join us to build software with real-world impact on the future of energy.

Your role

You will develop advanced AI/ML solutions for industrial systems, initially focusing on anomaly detection and predictive maintenance. You will combine operational data, maintenance records, engineering knowledge and sensor signals to create reusable capabilities for diagnostics, forecasting and other industrial AI use cases.

As a Senior Machine Learning Engineer, you will turn complex problems into production-ready solutions by building reliable data pipelines, validating results with domain experts and deploying maintainable services that deliver measurable impact.

How you will make an impact

  • Lead end-to-end AI solution delivery, from feasibility and data discovery to validation, deployment, and monitoring.

  • Integrate operational, maintenance, engineering, asset, and sensor data through reliable data pipelines and quality controls.

  • Design and evaluate modern AI/ML approaches, including supervised and unsupervised learning, time-series models, deep learning, Generative AI, and RAG.

  • Build production-ready AI services with scalable APIs, cloud-native workflows, MLOps, and observability.

  • Collaborate with domain experts, data owners, IT, cybersecurity, and software teams to deliver measurable outcomes and reusable AI components.

  • Mentor engineers and data scientists, conduct reviews, share knowledge, and contribute to patents and publications where relevant.

What you bring

Must have

  • Master's degree or PhD in Computer Science, Data Science, Mathematics, Engineering, Physics, or a related quantitative field.

  • 7+ years of experience building and deploying ML/AI systems in industrial, infrastructure, energy, or enterprise environments.

  • Strong Python and software-engineering skills, including ML and deep-learning frameworks, APIs, testing, containers, and CI/CD.

  • Experience with time-series data, anomaly detection or prediction, large imperfect datasets, and robust validation for rare or imbalanced events.

  • Hands-on experience deploying ML and Generative AI solutions, including MLOps, cloud or enterprise integration, RAG or agentic patterns, monitoring, and responsible AI practices.

  • Sound technical judgment and communication skills, with the ability to select appropriate methods, collaborate with domain experts, and explain model behavior and trade-offs.

Nice to Have (Beneficial)

  • Industrial operations, complex machinery, operational reliability, predictive maintenance, or comparable asset-intensive domains.

  • Advanced time-series and rare-event methods, transfer learning, uncertainty estimation, or cross-site model generalization.

  • Knowledge graphs, semantic or vector search, document intelligence, and linking unstructured evidence with structured operational data.

  • Cloud AI platforms, model registries, container orchestration, streaming architectures, or delivery of reusable AI platforms.

Working conditions:

  • Working time Mo-Fr (8 working hours)

  • Employment according labor law of Republic of Kazakhstan

  • Compensation of medical insurance after trial period

  • Remote work with international team

  • Growth possibilities

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Наша команда машинного обучения в поисках Senior ML Engineer в направлении контента.

Обязанности:

  • Анализ имеющихся контентных данных
  • Генерация гипотез для улучшения качества контетных задачи
  • Построение ML пайплайнов для контентных задач:
    • матчинг товаров и атрибутов
    • category prediction товара
    • генерация заголовков товара
  • Другие задачи для улучшения качества товаров на площадке Алиэкспресс
Требования:
  • Опыт промышленной разработки на Python от 3х лет
  • Опыт разворачивания своих МЛ пайплайнов в продакшен среду (airflow, dagster and etc)
  • Сильное аналитическое мышление и умение решать алгоритмические задачи
  • Хорошее понимание работы Deep NN transformers нейросетей и их опыт промышленного использования
  • Реальный опыт использования LLM для контетных задач
  • Понимание процесса multi-GPU обучения нейронных сетей.

Будет плюсом:

  • Понимание работы LLM и умение применять различные адаптеры к ним
  • Использование LLM для ускорения процесса разработки кода и дополнительной автоматизации
  • Опыт с RAG, spark, sql, backend inference, triton, vllm, llama-cpp, docker.
Условия:
  • Сильная команда, с которой можно расти
  • Работу в одной из крупнейших в России компаний в сфере e-commerce
  • Официальное оформление в аккредитованную IT-компанию
  • Конкурентоспособную заработную плату
  • Ноутбук Mac или Windows на ваш выбор
  • ДМС и страхование от несчастных случаев (со 100% страхованием детей).

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