О компании
Команда разрабатывает мультиагентную систему для автономного мониторинга всех ИИ-агентов Банка в промышленной эксплуатации. Это интеллектуальная платформа, которая должна понимать, как и почему агенты принимают решения, предсказывать сбои до их наступления и автоматически локализовать корневые причины.
Обязанности
- Разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев
- Исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG
- Ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки
- Проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в MLOps экосистему
- Взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps
Требования
- Глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей
- Опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки
- Опыт проведения аналитических исследований (R&D)
- Уверенное владение стеком: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Optuna / Hyperopt
- Навык написания чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git
Будет преимуществом
- Опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем
- Опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith)
- Опыт работы с векторными базами данных
- Знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana)
- Публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM
Условия
- Работа в современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская
- Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту
- Подписка Прайм
- Вознаграждение за рекомендацию друзей