Вакансия: Machine Learning Engineer
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы – Трайб «Управление модельных рисков». Мы разрабатываем новую инновационную Платформу Sber.DS. Это линейка продуктов, решающая задачи Сбербанка по управлению модельным риском, а также ускоренной разработке AI-моделей и тиражирования знаний о SOTA моделях и алгоритмах в DS сообществе Сбера. Развитие Платформы соответствует мировым трендам «демократизации AI», когда разработка модели превращается в задачу, доступную любому пользователю через средства визуального проектирования и использование библиотеки готовых компонентов. Мировой рынок систем подобного класса оценивается в 150+ млрд. долларов. Наши конкуренты – Google, Microsoft, Amazon, SAS, IBM, Huawei. Важной частью Платформы является сервис автоматической разработки моделей, который позволяет с помощью API создавать, валидировать качество и дообучать модели машинного обучения. Также платформа развивается в сторону поддержки и интеграции агентов и агентских решений для применения их в банке. Обязанности создавать сервис автоматического создания моделей машинного обучения на основе SOTA-алгоритмов разрабатывать интеллектуальных агентов и инструментальную платформу для их создания. Например, один из наших последних проектов — агент первой линии сопровождения с базой знаний на основе RAG создавать аналог n8n, тесно интегрированного с другими продуктами Банка для возможности глубинных R D исследований определять перечень доработок платформы и участвовать в их реализации исследовать возможности решения задач заказчиков на SberDS; расширять возможности платформы в областях DS-вычислений, глубокого обучения и агентского AI. Требования Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП) опыт работы с langchain, langgraph, vllm, sglang понимание принципов построения моделей машинного обучения отличное знание Python, Git, Linux, Bash, Docker системное мышление, желание разбираться в предметной области и в бизнес-процессах навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Будет плюсом: знание SQL (скорее плюс, чем обязательно) опыт со Spark (pyspark) и в целом с экосистемой Hadoop владение DL-стэком (PyTorch, flash-attn) знание C/C++ или Java опыт в написании бэкенда опыт в ML-соревнованиях интерес к области создания интеллектуальных агентов (AI Agents) и практический опыт работы с LLM (Large Language Models). Условия комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская гибридный формат работы годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития регулярные митапы и развитое DS-community расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
