Senior Machine Learning Engineer (Recommendation Systems & Personalization)

Команда AI Common Service Team развивает платформенные продукты для разработки, внедрения и сопровождения AI/ML-решений в банке: GPU Cluster, LLM Gateway, векторные БД, инструменты Observability и Context Annotation Platform.
Еще одно из наших направлений — платформа оценки агентных систем на задачах банка. Мы развиваем её, чтобы команды могли сравнивать решения, выбирать подходящие инструменты и проверять, как изменения моделей и агентов влияют на качество, автономность, скорость и стоимость выполнения задач.

Ключевые задачи

• Определять метрики качества, автономности, скорости и стоимости выполнения задач и реализовывать их расчёт.
• Подключать агентные системы к платформе оценки и настраивать регулярные воспроизводимые прогоны.
• Вместе с командами собирать наборы задач для разных этапов SDLC и определять требования к результатам.
• Развивать платформу: запуск экспериментов, сбор результатов, сравнение версий и конфигураций агентных систем.
• Расширять оценку от текущих сценариев работы с кодом на другие этапы SDLC.

Экспертиза

• Уверенный Python: возможность разобраться в чужом коде, добавить функциональность, написать тесты и найти причину ошибки.
• Опыт разработки LLM-приложений или агентов: понимание архитектуры AI-агентов на системном уровне (Skills, MCP, Subagents), экономики LLM, принципов использования контекста и инструментов.
• Опыт работы с Git, code review, CI и автоматическими тестами.
• Сильная экспертиза в настройке evals для агентных систем.
• Готовность обсуждать критерии качества с разработчиками и пользователями платформы, разбирать спорные примеры и пересматривать свои предположения.
• Активное использование AI-инструментов в повседневной разработке.

Дополнительные навыки, которые мы ценим

• Опыт разработки кодовых агентов или бенчмарков для них.
• Знание статистики: методы сбора выборки, сравнения результатов экспериментов и учёта неопределённости оценок.
• Опыт работы с Docker и Kubernetes.
• Опыт frontend-разработки и работы с UI.

Бенефиты для сотрудников

• Работа над уникальной платформой оценки AI-агентов, результаты которой влияют на выбор инструментов во всём банке.
• Автономность в выборе подходов к решению задач и прямая ответственность за результат.
• Возможность работать на стыке исследований и инженерии: от гипотезы до продакшн-решения.
• Возможность работать из офиса или удаленно.
• ДМС со стоматологией, массажем, телемедициной, ежегодными чекапами, которое работает как в Москве, так и в регионах.
• Три оплачиваемых отгула в год.
• Страхование жизни в путешествиях, от несчастных случаев, болезней и критических заболеваний.
• Бесплатные индивидуальные консультации психологов, юристов, экспертов по личным финансам и консультантов по здоровому образу жизни.
• Поддержка опытного наставника, обучающие курсы для комфортной адаптации, помощь в развитии экспертизы со стороны профессиональных сообществ банка.
• Собственная ИТ-академия, участие в конференциях.
• Льготные условия по банковским продуктам и услугам.
• Скидки от партнеров банка в приложении PrimeZone в сферах здоровья, развлечений, творчества и интернет-покупок.

Мы - команда, которая предоставляет ИИ-сервис для управления комплаенс. Мы ищем исследователя данных, который будет тестировать модели и LLM-агентов, разбираться в причинах ошибок, следить за стабильностью их работы в проде и дорабатывать их функционал.

• собирать выборки для обучения и валидации моделей

• формировать требования к витринам для команды инженеров

• проводить стресс-тесты моделей и LLM-агентов

• рассчитывать метрики, подготавливать презентации для защиты результатов

• регулярно проводить мониторинг работы моделей в пром

• управлять коммуникацией в части модельного риска

• формировать отчетность по портфелю моделей.

• высшее образование или студент старших курсов ведущего технического ВУЗа

• хорошее знание теории вероятностей и статистики

• знание Python и основных библиотек (numpy, pandas, scipy, sklearn)

• уверенное понимание основных принципов и методов машинного обучения, умение рассчитывать и интерпретировать метрики

• опыт разработки агентов на LangChain, LangGraph

• умение обрабатывать большие объемы данных на PySpark, владение SQL, опыт постановки требований к витринам

• навыки работы с генеративными AI-моделями

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• комфортный современный офис м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации IT Bootcamp

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

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Финтех компания ROWI. Создаем удобные продукты для финансирования малого и среднего бизнеса.
Наши клиенты — поставщики товаров и услуг по всей России.
У нас 2 хаба в Москве и Саратове, распределенные команды в разных городах.

Сейчас мы ищем ML-инженера в нашу компанию. В компании вас ждут интересные задачи и мощная команда ИТ.

Условия привлекательные, подробности при встрече

• Интересные проекты, возможность принимать решения без тысячи согласований и предлагать идеи: от простых до самых амбициозных;
• Обучение, развитие, конференции и митапы, доступ к онлайн-библиотекам;
• Дружелюбная открытая атмосфера без бюрократии и сложных процессов;
• Конкурентная заработная плата;
• Официальное трудоустройство;
• Бесплатная страховка здоровья со стоматологией.
  

Чем предстоит заниматься

• Внедрять модель;
• Поддерживать внедренные модели;
• Дообучать, следить за их качеством и актуальностью.
  

Основные задачи

• Участие в проектах по развитию системы управления рисками банка, проектах по внедрению ИТ-решений в области управления рисками: проекты по разработке и валидации рейтинговых моделей оценки, методологии оценки кредитных рисков (PD, LGD, NPV);
• Участие в развитии ETL-процессов, необходимых для расчета риск-метрик;
• Участие в процессе разработки и тестирования моделей машинного обучения (скоринг) и нейронных сетей (компьютерное зрение, рекомендательные системы, речевые технологии, антифрод, предикативные технологии);
  

Профессиональные знания и навыки

• Знание Python (NumPy, Pandas, API интеграция), Kotlin, SQL;
• Высшее математическое образование;
• Опыт работы в качестве дата-аналитика и/или DS будет преимуществом;
• Понимание процесса кредитования, математической статистики и мат моделирования;
• Знаешь, как анализировать данные, понимаешь, как работают алгоритмы машинного обучения (ML);
• Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных DL фреймворков и применения их в продакшене.