Senior AI Engineer

Описание

Мы создаем основу для безопасного и эффективного использования ИИ в Банке. Наша команда разрабатывает мультиагентную систему для автономного мониторинга всех ИИ-агентов Банка в промышленной эксплуатации. Это не просто дашборды и алерты — это интеллектуальная платформа, которая должна понимать, _как_ и _почему_ агенты принимают решения, предсказывать сбои до их наступления и автоматически локализовать корневые причины. Мы предлагаем **в**озможность сыграть ключевую роль в разработке с нуля уникальной системы, от которой зависит надёжность всех ИИ-сервисов Банка для миллионов людей.

Обязанности

* разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев * исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее. * ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки * проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в нашу MLOps экосистему * взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик.

Требования

* уверенное знание матстатистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей (трансформеры, LLM) * Опыт работы с ML/LLM (5+ лет): классический ML-стек: Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Pandas, NumPy, Polars * глубокое обучение (PyTorch) * практический опыт разработки на LangChain/LlamaIndex,  prompt engineering, построение RAG-систем, работа с Hugging Face Transformers * навык написания чистого, модульного, эффективного кода (ООП, asyncio, принципы SOLID), опыт создания библиотек и фреймворков * опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации * опыт доведения ML-моделей до продакшена, понимание жизненного цикла модели, понимание основ MLOps. **Будет преимуществом:** * опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith) * опыт работы с векторными базами данных * знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем * знание инфраструктурных инструментов (Docker, Kubernetes, Airflow) * публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM. **Личные качества:** * проактивность: способность самостоятельно находить проблемы и предлагать эффективные решения * системное мышление: умение видеть проект как целостную систему, понимать взаимосвязи и долгосрочные последствия решений * результативность в условиях неопределенности: способность эффективно работать при неполных данных и в меняющихся условиях * ответственность: Понимание важности production-систем и SLA, готовность нести ответственность за свои решения.

Условия

* комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовский пр. * формат работы– офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи * ипотека для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.