ML/NLP Engineer (LLM, AI-агенты, RAG)

Навыки

• AI-агенты
• Работа с бэклогом
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• EdTech
• Дообучение моделей
• Финтех и платежи
• Внедрение систем

О компании и продукте

• Разрабатываем цифрового ассистента для мобильного приложения СБОЛ, который работает на базе технологий LLM.
• В ядре нашего ассистента лежит мультиагентная система.
• Мы ищем опытного NLP-специалиста, который будет разрабатывать новых ИИ-агентов для удовлетворения потребностей пользователей.

Задачи

• анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования для их решения / проработка с заказчиками вариантов реализации ML-решений
• разработка ИИ-агентов на базе LLM с использованием фреймворков LangChain/GigaChain/LangGraph
• создание RAG-пайплайнов
• решение вспомогательных NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Embeddings, Prompt Tuning)
• дообучение LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA), разработка пайплайнов оценки качества ML-решения (LLM-as-a-judge, классические метрики качества для задач классификации с естественными метками)
• разработка дизайна пилотов для оценки продуктового и финансового эффектов от запуска ML-решений, приоритезация бэклога гипотез по улучшению качества ML-решений
• вывод ML-решений в промышленную эксплуатацию совместно с командой MLOps

Требования

• высшее образование (желательно техническое/экономическое)
• опыт в ML от 3-х лет
• знание библиотек и фреймворков: pandas, PySpark, CatBoost, PyTorch, LangChain/LangGraph
• отличные знания классического и нейросетевого ML применительно к NLP-задачам
• имеешь опыт решения задач с использованием различных LLM-моделей (BERT, RoBERTa, XLNet, LLaMA)
• Знаешь, как работает RAG

Условия

• офисный/гибридный формат работы: г. Москва, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

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.