ML-инженер (AI-агенты и компьютерное зрение)
Коротко
Designs and develops AI agents and multi-agent systems on LLMs (LangChain, LangGraph, RAG, Fine-Tuning); builds RAG pipelines with vector DBs; develops · Needs: Higher education; 2+ years as Data Scientist or ML developer; experience with LangChain, GigaChain or similar; Python stack (numpy, pandas, sklearn
Описание от работодателя
Мы команда Сбера отвечающая за разработку и развития сервисов для предпринимателей.
Создаём технологичные Е2Е решения на базе LLM и СV, которые позволяют сотням тысяч людей начать и развивать свой бизнес.
Приглашаем тебя стать частью нашей команды, готовых экспериментировать с новейшими технологиями и делать их доступными для всей страны.
Обязанности проектировать, разрабатывать и внедрять AI-агентов и мультиагентные системы на базе LLM (LangChain, LangGraph, RAG, Fine-Tuning)
создавать пайплайны Retrieval Augmented Generation (RAG) с использованием векторных баз данных
разрабатывать модели компьютерного зрения для распознавания объектов, документов и обнаружения артефактов на изображениях
внедрять промпт-инжиниринг с использованием Structured Outputs и Function Calling для интеграции моделей в бизнес-процессы
мониторить ключевые метрики эффективности агентов, выявлять аномалии и анализировать их влияние на пользовательский опыт
оптимизировать инференс-моделей для работы под нагрузкой сервисов федерального масштаба
быстро создавать прототипы новых Е2Е-решений и доводить их до production-качества.
Требования высшее образование, опыт работы Data Scientist или ML-разработчиком от 2 лет
практический опыт создания агентов на LangChain, GigaChain или аналогичных фреймворках
понимание современных нейросетевых архитектур и уверенное владение Python-стеком (numpy, pandas, sklearn, PyTorch/TensorFlow)
опыт работы с RAG, эмбеддингами и векторными БД (FAISS, Pinecone, Qdrant)
навык реализации задач CV: детекция объектов, OCR, поиск аномалий на изображениях
умение работать в команде по методологиям разработки: Git, Linux, Docker
проактивность, самостоятельность в принятии технических решений и готовность быстро осваивать новые технологии.
Будет плюсом:
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Условия гибридный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
спортзал и зоны отдыха
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.