О компании
NLP-команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для разработки AI-агентов и опромышливания LLM-решений. Мы создаём co-pilot для клиентских менеджеров премиальных каналов, переходя от классических алгоритмов к адаптивным AI-агентам.
Обязанности
- Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация)
- Разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации
- Обучать и дообучать NLP-модели (classification, embeddings) и современные LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA/QLoRA)
- Строить системы оценки качества генерации, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM as a judge)
- Переводить бизнес-задачи в ML-постановку и реализовывать решения полного цикла от гипотезы до интеграции в продакшен
Требования
- Опыт работы в Deep Learning от 3 лет, включая обучение моделей на PyTorch
- Продвинутое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, принципы инференса (KV-cache, batching) и методы alignment
- Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков
- Уверенная база в классическом ML и NLP, знание статистики, алгоритмов поиска и векторизации (от TF-IDF до эмбеддингов)
- Опыт работы с фреймворками для оценки и мониторинга LLM-решений, такими как Arize, LangSmith или Weights & Biases
- Владение техниками промпт-инжиниринга
- Уверенное владение Git и Linux-окружением
Будет плюсом
- Базовое понимание принципов проектирования архитектуры микросервисов
- Опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов
- Глубокое понимание архитектуры масштабируемых RAG-систем и опыт работы с векторными базами данных
- Опыт разработки асинхронных сервисов (asyncio) и интеграции ML-моделей в высоконагруженные системы
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Гибридный формат работы
- Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета
- 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