Вакансия: ML - Engineer (Главный эксперт)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы защищаем будущее: создаем систему кибербезопасности для генеративного ИИ в Сбере. Наш продукт SOC4AI (Security Operations Center for AI) - это компонент в структуре SOC (Security Operations Center) Сбербанка, отвечающий за мониторинг, анализ и противодействие киберугрозам на GenAI - модели и AI - агенты. Мы находимся на передовой защиты цифрового завтра и ищем талантливых разработчиков, готовых решать задачи высочайшей сложности. Вам предстоит: разработка, обучение и оптимизация ML - моделей для обнаружения аномалий и киберугроз в поведении GenAI - моделей и AI - агентов проектирование и реализация пайплайнов подготовки и обработки данных (Feature Engineering, предобработка, векторизация) для задач машинного обучения интеграция ML - моделей в высоконагруженные сервисы продукта SOC4AI участие в построении и поддержке Real - time пайплайнов потоковой обработки данных для оперативного выявления киберугроз взаимодействие со смежными командами (платформы кибербезопасности, backend - разработчики, аналитики) для согласования требований к данным и интеграции моделей написание высококачественного, эффективного, тестируемого и документированного кода участие на всех этапах жизненного цикла ML - моделей - от сбора данных и экспериментов до мониторинга дрейфа и переобучения в продуктивной среде проведение демонстраций реализованного функционала стейкхолдерам и командам анализ и участие в разрешении инцидентов, связанных с работой ML - компонентов системы работа в Agile - команде, участие в планировании спринтов и оценке задач. Что для нас важно: опыт коммерческой разработки и внедрения ML - решений от 3-х лет уверенное владение Python и основными библиотеками для машинного обучения (scikit-learn, pandas, NumPy, PyTorch / TensorFlow, LLM) опыт разработки и оптимизации моделей для задач NLP и/или анализа последовательностей опыт работы с LLM, Transformers опыт работы с Apache Flink (включая Apache Flink SQL) для обработки потоковых данных опыт работы со стеком Big Data: Apache Spark (для пакетной обработки) и/или Hadoop HDFS (для распределенного хранения) опыт работы с реляционными/нереляционными базами данных (PostgreSQL, NoSQL) опыт работы с векторными базами данных (PostgreSQL, Qdrant, Milvius, ChromaDB) понимание принципов MLOps: CI/CD для моделей, экспериментов, версионирования данных и моделей (Data Version Control, MLflow), контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes) опыт работы в команде по гибким методологиям разработки (Agile/Scrum/Kanban). Будет серьезным преимуществом: опыт работы в проектах с микросервисной архитектурой, ориентированной на обработку больших объемов данных в режиме реального времени (Real-time) опыт работы с системами трейсинга (OpenTelemetry, Jaeger) и мониторинга (Prometheus, Grafana) любознательность в области генеративного ИИ: понимание базовых принципов работы LLM, инженерии промптов (PromptEng), знакомство с фреймворками для создания AI-агентов. Мы предлагаем: комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития 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 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
