Руководитель команды разработки RAG (Python, FastAPI)

Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.

Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.

Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.

Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.

Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.

Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

• руководство командой DS (продуктовый и исследовательский треки) плюс собственная инженерная работа — от архитектуры ML/AI-решений до инструментов для fine-tuning LLM

• управление командой DS: постановка и декомпозиция задач, приоритизация, контроль качества

• менторство, код-ревью, стандарты разработки и исследований; участие в найме

• архитектура ML/AI-решений, обоснование выбора методов и моделей

• разработка инструментов fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA): подготовка датасетов, пайплайны обучения, оценка качества

• разработка и валидация ML-моделей, feature engineering, вывод в production

• исследовательские гипотезы, дизайн экспериментов, статистическая оценка, прототипы новых подходов

• предложения по решению бизнес-задач аналитическими методами, консультирование заказчика, презентация результатов.

• одинаково уверенная работа как исследователь/моделист и как инженер, доводящий AI-решения до работающего продукта

• алгоритмы и структуры данных на уровне понимания внутреннего устройства, а не вызова библиотек: базовые (сортировки, поиск, деревья, графы, динамическое программирование, оценка сложности), классический ML (линейные модели, градиентный бустинг, SVM, кластеризация), DL (обратное распространение, оптимизаторы SGD/Adam, механизмы внимания, трансформеры), LLM-инженерия (токенизация BPE, LoRA/QLoRA, ANN-поиск)

• умение разобрать алгоритм по статье и реализовать в коде

• готовность самостоятельно разрабатывать скиллы и тулы для LoRA/QLoRA-адаптации LLM

• Data Scientist / ML-инженер — от 4–5 лет

• техническое лидерство или менторство — от 1–2 лет

• вывод моделей в production и их сопровождение; исследовательская работа

• Python (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch), SQL/PostgreSQL

• классический ML, валидация моделей, статистика, математическое моделирование

• NLP/LLM: трансформеры, Hugging Face Transformers, LLM API, LangChain; промпт-инжиниринг, RAG

• практический опыт обучения нейронных сетей: трансформеры + минимум 2–3 типа архитектур (CNN, RNN/LSTM, VAE, RL-агенты)

• MLOps: ML-пайплайны, Docker, FastAPI, Git, воспроизводимость экспериментов

• готовность проводить код-ревью и давать развивающую обратную связь

• способность понятно объяснять технические решения нетехнической аудитории

• постановка задач команде, оценка трудоёмкости; готовность развивать управленческие навыки в процессе.

Будет плюсом:

• XAI, большие данные (PySpark, Hive, HDFS), банковская / финансовая сфера

• опыт построения модели, давшей измеримый бизнес-эффект (метрики, выручка, экономия ресурсов)

• участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных.

• гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Присоединяйся к команде крупнейшего пищевого производителя с известными брендами! Работа в АО МПБК Очаково это ценность каждого сотрудника и стабильный заработок!

• Участие в построении и развитии ИТ-инфраструктуры в крупной территориально распределенной Компании.

• Сопровождение виртуализации, управление отказоусточивостью и утилизацией ресурсов.

• Развертывание и поддержка сервисов в linux-системах (docker, nginx, apache, postfix, openldap).

• Развертывание и управление серверами под ОС Linux.

• Настройка ОС для обеспечения безопасности: харденинг, аудит уязвимостей, обновление системного ПО.

• Автоматизация рутинных задач.

• Понимание влияния изменений настроек вверенных сервисов на работу всех информационных систем Компании.

• Опыт сопровождения и администрирования ОС Linux в промышленной эксплуатации не менее 3 лет.

• Понимание принципов работы сервисов в ОС Linux, опыт в решении нетривиальных задач.

• Понимание особенностей работы сетевых протоколов в Linux (TCP/IP, ICMP, DNS, DHCP, VLAN).

• Опыт работы с системами виртуализации (предпочтительно базирующимися на kvm).

• Опыт сопровождения рабочих станций под управлением Linux приветствуется.

• Стабильный оклад + индексация заработной платы;
• Возможность профессионального обучения и сертификации с оплатой полностью за счёт компании;
• Корпоративные социальные выплаты на день рождения, день металлурга и другое;
• Офис в центре Екатеринбурга, комфортная рабочая обстановка и дружный коллектив;
• 5-ти дневная рабочая неделя с 8-ми часовым рабочим днём, режим работы с 9-00 до 18-00;
• Полис ДМС;
• Компенсация затрат на спортивный досуг.