AI/ML Engineer (ИИ-агенты и сервисы)

Описание

Мы — команда, создающая ядро интеллектуальных сервисов для амбициозной международной аналитической платформы. Наш продукт помогает бизнесу принимать стратегические решения на глобальных рынках, предоставляя уникальные инструменты для поиска, анализа и прогнозирования на основе любых типов данных — от новостных лент до внутренних баз знаний. Мы ищем опытного и системно мыслящего Data Engineer. Вам предстоит построить надежный фундамент данных для всей платформы, разрабатывая масштабируемые пайплайны и решая нетривиальные задачи по извлечению информации из самых разных источников.

Обязанности

* проектировать и разрабатывать автономных ИИ-агентов для решения конкретных бизнес-задач: оценка рисков, анализ контрагентов, поиск альтернативных рынков, санкционный комплаенс. * развивать RAG (Retrieval-Augmented Generation) пайплайны для интеллектуального поиска по разнородным источникам данных (веб-сайты, документы, базы данных). * создавать и оптимизировать высоконагруженные ML-сервисы, включая text-to-sql, системы суммаризации и прогнозной аналитики. * участвовать в полном цикле жизни ML-решений: от ресерча и прототипирования новых подходов до внедрения в production и последующего мониторинга. * интегрировать LLM-решения (как open-source, так и коммерческие) в микросервисную архитектуру платформы. * оптимизировать производительность моделей и пайплайнов для работы в on-premise окружениях с высокими требованиями к скорости и надежности. * сотрудничать с продуктовой командой и backend-разработчиками для бесшовной интеграции ИИ-функционала в платформу.

Требования

* практическим опытом разработки и вывода в production LLM-решений (RAG, fine-tuning, ИИ-агенты) * уверенным владением фреймворками для создания LLM-приложений (например, LangGraph, LangChain, LlamaIndex) * опытом работы с большими языковыми моделями (GPT, Llama, Mistral и др.) и пониманием их сильных и слабых сторон * отличным знанием Python и ключевых библиотек для ML (PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face) * опытом работы с векторными базами данных (Milvus, Pinecone, Weaviate и т.п.) * опытом разработки на Python с использованием фреймворков (FastAPI и др) * уверенным знанием SQL и опытом работы с реляционными СУБД (PostgreSQL) * пониманием принципов микросервисной архитектуры, REST API, WebSocket * опытом контейнеризации приложений (Docker) и их оркестрации (Kubernetes) * практикой настройки CI/CD пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions) * опытом работы с инструментами мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, Loki)   будет плюсом: * опыт работы с мультимодальными моделями (обработка изображений, аудио, видео) * опыт разработки платформ или фреймворков для создания ИИ-решений (например, конструкторов агентов) * опыт развертывания ML-систем в on-premise или гибридных средах * Опыт использования инструментов для MLOps, таких как MLFlow.

Условия

* комфортный современный офис * гибридный график работы * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбераые отпуска и больничные.