Вакансия: Senior ML-инженер
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: В отдел аналитики и отчетности блока Технологии ПАО Сбербанк требуется опытный ML-инженер широкого профиля, умеющий превращать сырую информацию в работающий продукт - разрабатывать End2End решения, от аналитики и поиска инсайтов до внедрения промышленных решений. Домены – табличные данные, NLP (тексты). Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности анализ данных, поиск закономерностей, инсайтов, паттернов, аномалий формулировка и проверка гипотез, презентация результатов бизнесу проектирование и разработка промышленных ML/DL-решений: подготовка данных, отбор признаков, выбор модели, обучение, тестирование, подготовка к внедрению, непосредственное участие во внедрении, сопровождение работающего решения разработка AI-агентов, реализация инструментов и API для агентов реализация пайплайнов обработки данных, витрин для ML-решений. Требования глубокое понимание классических ML-алгоритмов, основных DL-архитектур отличное владение Python, ML стеком библиотек отличное знание SQL, pySpark, pandas/polars; широкий опыт работы с табличными данными, временными рядами опыт работы с большими языковыми моделями (открытые, коммерческие) и знание основных приемов промпт-инжиниринга, в т.ч. zero-shot, few-shot, CoT. Опыт работы с RAG. Знание LangGraph владение системой контроля версий Git, следование принципам gitflow/github flow знание инференс серверов (Triton, TorchServe и др), опыт оптимизации инференса (ONNX, квантизация), мониторинга дрейфа данных высокая степень самостоятельности при реализации решений, защита предложенного решения, проактивность; умение находить общий язык с заказчиком, объяснять на простом языке сложные концепции. Стек: SQL, Python, Jira, Confluence, Bitbucket, gitflow/github flow; CI/CD; Docker. Условия гибридный формат работы по адресу: г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1 (м.Кожуховская) корпоративный тренажёрный зал 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-партнёров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
