Описание вакансии
Обязанности:
• Строить RAG-пайплайны и создавать AI-агентов для обслуживания сотрудников и клиентов Альфы и автоматизации процессов банка;
• Дообучать LLM на банковском домене данных;
• Работать в кросс-функциональной команде совместно с MLOPS, DE, разметчиками и проджект менеджерами;
• Внедрять разработанные модели в продакшн, приносить банку пользу и реальные деньги
Требования:
• 2+ года опыта работы в области машинного обучения и NLP
• Знание, понимание архитектур и опыт работы с моделями, такими как GPT, BERT и другими
• Уверенные знания Python и библиотек для машинного обучения (PyTorch, transformers), возможность написать свой кастомный код обучения и инференса с нуля
• Успешный опыт вывода NLP моделей в прод и их оптимизации
• Знание основ работы с большими данными и опытом их обработки (Spark, Hadoop)
• Высшее образование в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин
• Английский язык на уровне чтения технической документации
Будет плюсом:
• Опыт построения и оценки RAG пайплайнов
• Опыт адаптации LLM под доменные задачи
• Опыт создания полноценных AI-агентов с function calling
• Опыт работы с библиотеками для оптимизированного инференса LLM (vLLM, TGI, SGLang, TRT)
• Успешный соревновательный опыт
• Широкий технический кругозор
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение;
Посмотреть контакты работодателя