ML Engineer (Поток)
Коротко
Needs: 3+ years with python, pandas, numpy, pytest, langchain, langgraph; experience with LLM, AI agents, RAG, graph DBs; knowledge of NLP, classical ML, math
Описание от работодателя
Мы развиваем «Поток» - единую цифровую среду для командной работы, которая объединяет целеполагание, управление задачами, коллаборацию и автопротокол в одном интерфейсе. Ищем кандидата в юнит "Аналитика встреч".
Вы будете создавать продукт, который помогает сотрудникам не терять суть разговоров: тысячи часов переговоров превращаются в удобные сводки, напоминания, подсказки и рекомендации.
Обязанности разработка продукта, который помогает сотрудникам запоминать суть встреч: ключевые обсуждения, договорённости и следующие шаги автоматически собираются в одном месте
построение моделей, которые берут на себя рутину — резюмируют встречи и подсказывают, что стоит вынести в задачи или обсудить с коллегами
создание сводок, которые помогают командам видеть прогресс совместных проектов и тем вместо ручного пересказа
разработка персональных рекомендаций, которые экономят время и помогают не упустить важное из обсуждений
вывод продукта из прототипа в промышленную эксплуатацию и обеспечение охвата на всех сотрудников банка.
Требования опыт работы с python, pandas, numpy, pytest, langchain, langgraph от 3 лет
опыт работы с llm, ии-агентами, rag, llm-wiki, графовыми бд
знание nlp, классического ml, матстатистики, алгоритмов, постановки и интерпретации экспериментов
понимание микросервисной архитектуры, обработки больших объёмов данных
опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
Будет плюсом опыт работы с fine-tuning, lora, peft, fastapi
готовность нести ответственность за продукт и фичу целиком — от идеи до пользы для пользователя, проверка гипотез, отслеживание метрик и доведение решения до результата
готовность разрабатывать полноценные решения и прототипы — от бэкенда и данных до интерфейса, активное использование ai-инструментов разработки для быстрого прототипирования
готовность к глубокому погружению в бизнес-смысл решаемой задачи
навык работы в команде.
Условия гибридный формат работы из офиса в г. Москва
годовой бонус и ежегодный пересмотр
ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом
льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.