Senior ML Engineer (LLM / Agents, автономные процессы)

О направлении

Мы развиваем LLM- и agentic-решения в продуктах торгового финансирования и факторинга: от быстрых MVP и пилотов до промышленного внедрения. Фокус – на агентизации и автономных процессах в продуктовых сценариях.

Проекты

• Комплексные решения для клиентов: сложносоставное предложение, включающее полное, гиперперсонализированное решение комплексной задачи компании (клиента), в том числе оптимальный план достижения желаемого результата и необходимые для реализации такого плана продукты и сервисы.
• LLM/Agentic-решения в торговом финансировании: проектирование и внедрение AI-агентов (работа с документарными операциями), постепенный переход к большей автономности при контролируемом риске.
• Смежные NLP-задачи (в рамках разработки агентов): классификация/извлечение сущностей/саммаризация/поиск по базе знаний и пр.

Технологии и инструменты

• Python, PyTorch, Transformers
• OpenShift, Docker, Kafka
• Spark, Hadoop
• Agentic/RAG-стек
• Практики LLMOps/MLOps (наблюдаемость, тестирование, релизы).

Обязанности

LLM-ориентированные решения:

• проектирование и реализация стратегий адаптации LLM (prompting, fine-tuning, LoRA, RLHF) под специфику продуктов
• проектирование и разработка пайплайнов для обработки данных (RAG, агентские системы, семантический поиск)
• проектирование навыков и обучение LLM и NLP/Сlassic ML моделей для реализации бизнес-задач
• оптимизация производительности LLM в production (латентность, стоимость, точность).

Продакшен-инжиниринг:

• внедрение DS-моделей в production с использованием MLOps-практик (CI/CD, мониторинг, A/B-тесты)
• интеграция решений с внешними API, работа с векторными базами, поисковыми движками
• проектирование отказоустойчивых систем для обработки конфиденциальных данных
• работа с SQL/No SQL БД.

Лидерство и экспертиза:

• участие в постановке технических требований и взаимодействие с бизнес-заказчиками
• проработка с продуктовыми экспертами, системными аналитиками, стороной заказчиков требований и вариантов решения задач
• анализ рисков и поиск компромиссов между качеством моделей, скоростью и стоимостью.

Требования

• опыт : 3+ лет в DS/NLP, включая 1+ год работы с LLM, опыт с production.
• опыт построения RAG-систем, агентских пайплайнов и сервисов на основе LLM
• глубокая экспертиза в адаптации LLM: SFT, RLHF, LoRA, prompt engineering
• опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph
• готовность как писать код, пайплайны, обучать модели, так и писать документацию, проектировать системы и готовить спецификации на модели, данные, пайплайны
• уверенная работа с инфраструктурой: Docker, Kubernetes, облачные платформы
• понимание MLOps: CI/CD, мониторинг дрифта данных, логирование
• опыт трансформации бизнес-задач в технические требования.

Будет плюсом:

• опыт построения автономных процессов (decisioning/workflow) с контролем рисков
• знание LLM safety/security (prompt injection, data exfiltration, guardrails)
• опыт оптимизации стоимости и задержек: выбор моделей под сценарии, кэширование, батчинг.

Условия

• комфортный офис по адресу ул. Вавилов д.19, рядом с м. Ленинский проспект
• формат работы - гибридный
• возможность участия во внутренних и внешних IT-конференциях, большой выбор учебных курсов в Корпоративном университете
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.