Middle AI Guardrails Developer (Platform V AI Guardrails)

Навыки

• API (интеграции)
• Самостоятельность
• CI/CD
• Docker
• FastAPI
• Дообучение моделей
• Kubernetes

О компании и продукте

• Вакансия Middle AI Guardrails Developer (Platform V AI Guardrails) в г Москва | Сбер. Middle AI Guardrails Developer (Platform V AI Guardrails). 29 июля 2026 • г Москва • АО "СберТех" • Информационные технологии:Программист, разработчик. подходит для людей с инвалидностью. Мы разрабатываем системы безопасности и контроля для LLM и генеративных AI-моделей
• Мы ищем сильного специалиста в команду разработки. Человек будет не просто писать код, а глубоко понимать предметную область: проектировать и развивать защитные механизмы вокруг LLM, проводить активную аналитику собственного решения и решений конкурентов, выявлять слабые места и предлагать улучшения на основе данных и экспериментов

Задачи

• разрабатывать и улучшать компоненты AI Guardrails: фильтры контента, системы детекции токсичности, bias, PII, jailbreak-попыток, prompt injection и других рисков
• интегрировать и дообучать модели классификации / модерации (toxicity, hate speech, self-harm, sexual content и др.)
• проектировать и реализовывать пайплайны pre-/post-processing для LLM (input/output filtering, rewriting, refusal mechanisms)
• создавать и поддерживать evaluation-фреймворки: бенчмарки, red-teaming, adversarial testing, метрики безопасности и robustness
• работать с LLM API / open-source моделями, оптимизировать latency и качество guardrails
• участвовать в разработке политик безопасности, документировать решения
• анализировать инциденты, улучшать покрытие edge-cases и снижать false positive/negative
• Мы ожидаем, что у тебя есть
• 2–4+ года коммерческого опыта в ML/AI-разработке (Python)
• опыт работы с LLM (OpenAI, Anthropic, open-source: Llama, Mistral, Qwen и т.д.)
• практический опыт построения систем модерации / content safety / guardrails или похожих задач (toxicity detection, PII redaction, prompt defense)
• хорошее знание NLP: классификация текста, embeddings, fine-tuning (LoRA/QLoRA), evaluation
• опыт с PyTorch / Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex / аналогичными фреймворками
• понимание основных угроз LLM (jailbreaks, prompt injection, data leakage, hallucination risks)
• умение писать чистый, тестируемый код, работать с CI/CD, Docker
• самостоятельность и ownership: способность брать задачу end-to-end (от исследования до production)
• навыки работы с генеративными AI-моделями

Требования

• Ключевой фокус — сочетание hands-on разработки и исследовательско-аналитической работы
• Нам нужен человек с экспертизой, который понимает, почему работает (или не работает) тот или иной подход, а не просто применяет готовые библиотеки

Будет плюсом

• опыт red-teaming / adversarial ML / safety evaluation
• знание техник alignment (RLHF, DPO, constitutional AI) и safety benchmarks (HarmBench, JailbreakBench, AdvBench и др.)
• опыт работы с vector DB, RAG-пайплайнами и их безопасностью
• знание multi-modal guardrails (изображения + текст)
• опыт production-deployment ML-систем (FastAPI, Kubernetes, мониторинг)
• английский на уровне чтения документации
• Работа в СберТехе - это
• статус аккредитованной ИТ-компании
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
• бесплатная подписка СберПрайм, которой можно поделиться с 3 близкими
• Наша цель — создавать надёжные guardrails, которые предотвращают нежелательное поведение моделей, токсичный контент, jailbreak-атаки, утечки данных и нарушения политик, сохраняя при этом полезность и качество ответов

Условия

• гибридный формат работы
• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
• льготная ипотека в Сбере

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.