Гибрид · Москва, Россия · Английский: чтение документации
Не указано: грейд
Навыки
AI-инструменты в работе
Code review
Data Governance
EdTech
Дообучение моделей
LLM
Machine Learning
Ещё 6
NLP
Zapier / Make / n8n
Prompt engineering
Python
RAG
Регрессионное тестирование
Задачи
Senior ML Engineer (GenAI Data Governanace) 07 августа 2026
г Москва
ПАО Сбербанк
Информационные технологии:Дата-сайентист Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы
Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code
Требования
И понимание, когда дообучение не нужно опыт построения и калибровки LLM-as-judge
Знаете, как judge врёт и как это ловить Guardrails и детекция галлюцинаций мультиагентные пайпланы: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости Python: пишете код, который уходит в прод
Тесты, ревью, код-стайл английский для чтения статей и документации
Будет плюсом
Требования высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO
Условия
Условия гибридный формат работы годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ
СберУниверситета для профессионального и карьерного развития регулярные митапы и развитое DS-community 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 Сбер
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии28 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 28 дней назад
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 250 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
hcareersОсновная публикация · 2026-08-07
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%