Senior NLP/LLM Engineer (Copilot)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• aiohttp / asyncio
• API (интеграции)
• B2C-продажи
• CI/CD
• Code review

О компании и продукте

• Senior NLP/LLM Engineer (Copilot)
• 12 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Мы переходим от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам, способным самостоятельно решать задачи в контуре бизнеса: поиск по базе знаний, суммаризация профиля, извлечение инсайтов из звонков, управление графиком, проактивные подсказки на звонке.

Задачи

• архитектура и разработка: проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов с использованием планирования, function calling и мультиагентной оркестрации
• дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под специфичные бизнес-задачи
• Принимать решения о том, когда дообучение необходимо, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
• система оценки (Eval): поддерживать культуру качества, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование, связывать технические метрики с бизнес метриками
• качество кода и интеграция: писать чистый, хорошо документированный и тестируемый python-код, который легко интегрируется и поддерживается бэкенд командой
• Формировать стандарты разработки в рамках DS экспериментов и проектировать API-контракты для ML-компонент
• менторство и влияние: участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, декомпозировать бизнес-задачи и предлагать оптимальные ML-решения
• Работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами

Требования

• опыт в DL/NLP от 4 лет включая обучение/дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
• практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
• глубокое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
• сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), написание чистого тестируемого кода (pytest), опыт разработки асинхронных микросервисов
• Понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
• оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix)
• Опыт создания кастомных eval-пайплайнов и понимания того, как метрики влияют на продукт
• работа с данными: опыт предобработки сложных данных для подготовки датасетов, знание SQL
• автономность и коммуникация: Умение переводить неопределённые бизнес-задачи в технический план, аргументированно отстаивать архитектурные решения, работать без микроменеджмента

Будет плюсом

• опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов
• опыт интеграции ML-решений в высоконагруженные системы
• понимание безопасности LLM-приложений

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы после испытательного срока
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• 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

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.