AI Engineer (Middle/Senior)

Обязанности:

• Разработка AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource)
• Разработка системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества LLM-приложений
• Развитие харнесса агентов для оптимизации метрик, внедрение последних лучших практик в проектировании агентов
• Интегрировать агентов в общую экосистему по протоколу А2А

Требования:

• Подтвержденный опыт создания AI/ML продуктов в BigTech и вывода их в эксплуатацию от 3 лет.
• Экспертное владение Python-библиотеками для AI/ML (PyTorch, Transformers, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, pandas, NumPy, scikit-learn).
• Глубокое понимание LLM & Поиска:
• Практический опыт работы с RAG, векторным поиском, Semantic Search.
• Понимание ограничений, текущих LLM, методов повышения и оценки качества LLM.
• Вы знаете, что такое MLOps/LLMOps, умеете проектировать пайплайны оценки качества (LLM-as-a-Judge).
• Знание MLOps/LLMOps-инструментов (Docker, LangFuse, Ollama, vLLM).

Условия:

• Возможность профессионального и карьерного роста в компании
• Возможность поучаствовать в разных проектах
• Опыт работы в распределенной команде профессионалов
• Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
• Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator
• Формат работы ОФИС: МСК

Мы — команда, которая занимается обучением LLM, VLM и CV моделей. Создаем нативные омнимодальные архитектуры, новые способы кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д.

Наши основные направления: обучение LLM и VLM с нуля, разработка новых архитектур, Computer Vision research, создание opensource инструментов, сбор и подготовка данных, деплой моделей для MVP. Работаем на кластере с GPU уровня H100.

Ищем сильного инженера в направление Embodied AI, который будет связывать омнимодальные наблюдения с VLA-моделями и превращать их выходы в осмысленное поведение реального робота.

• разработка и проведение экспериментов в области интеграции омнимодальных наблюдений с VLA-моделями и управления роботом в рамках проектов Embodied AI, воспроизводящих целенаправленное поведение на основе сенсорных данных и команд;

• сбор, синхронизация и подготовка данных с сенсоров для обучения и инференса моделей;

• запуск и отладка VLA-моделей на реальном железе, замер и снижение задержек в контуре «наблюдение → модель → действие».

• уверенный Python и хороший C++, опыт работы с реальным железом: манипуляторы, мобильные или гуманоидные роботы;

• ROS / ROS2 и middleware: разработка нод, взаимодействие с контроллером робота, работа с форматами данных;

• работа с сенсорикой: IMU, гироскопы, лидары, специализированные камеры — калибровка, временная синхронизация, реалтайм-ограничения;

• Embodied AI и VLA: опыт с Vision-Language-Action моделями или смежными подходами (VLM, imitation learning, RL), уверенный PyTorch;

• опыт самостоятельного ведения экспериментов: от постановки гипотезы до запуска на роботе и оценки результата.

• комфортный современный офис - м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• 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

• корпоративная пенсионная программа.