LLM-Engineer (рекомендательные системы)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• B2C-продажи
• E-commerce
• Дообучение моделей
• LLM
• Микросервисы

О компании и продукте

• LLM-Engineer (рекомендательные системы)
• 07 августа 2026 • г Нижний Новгород, Нижегородская область • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Задачи

• разрабатывать и внедрять LLM-агентов для диалоговых рекомендаций в различных отраслях экосистемы Сбера
• разрабатывать системы на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• разрабатывать методологию оценки качества ответов LLM-агентов для рекомендательных задач и выстраивать процесс трекинга метрик

Требования

• опыт работы в Data Science / ML-Engineering от 3-х лет
• наличие фундаментальных знаний в области построение ML-систем и оценки их качества
• понимание принципов построения ассистентов на основе LLM
• уверенное владение Python, опыт разработки своих LLM-агентов и микросервисов на их основе
• 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

Будет плюсом

• опыт работы в области поисковых или рекомендательных систем
• опыт адаптации LLM под собственные задачи с использованием PEFT и RLHF
• Стек технологий
• Python, LangGraph

Условия

• гибридный/удаленный формат работы
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.