Machine Learning Engineer

Описание

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); (а то повторялось с пунктами ниже) * 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. 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.