LLM инженер-методолог (Лаборатория нейронаук и поведения человека)

Описание

Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Наша ключевая задача: исследовать и рассказывать, что происходит и будет происходить с человеком, как эти изменения переложить в продукт, коммуникации, HR-процессы, чтобы они стали лучше. Работа в Лаборатории – это возможность прикоснуться практически к любому бизнес-подразделению экосистемы Сбера, к большим данным Сбера, к клиентской базе более 100 млн человек. Мы ищем «AI-генералиста». Человека, который будет быстро (1-2 недели) вабкодить прототипы разных проектов на основе гипотез Лаборатории и запросов бизнеса. Наш технологический стек: * **ML/DL:** HuggingFace Transformers, SentenceTransformers, CatBoost, XGBoost * **LLM & Vector Search:** Local модели (Llama 3, Mistral), API (OpenAI), FAISS * **Data & Infra:** ClickHouse, Docker, FastAPI, Postgres, RabbitMQ * **MLOps & Orchestration:** MLflow, W&B, Prefect, Dagster, Ray, Prometheus, OpenTelemetry * **Инструменты:** Hydra, Poetry.

Обязанности

* разработка решений о том, как применять LLM для анализа данных, ускорения исследований, формирования новых инструментов (например: распарсить данные, сгенерить гипотезы, суммаризировать различные исследования и обработать под целевые задачи) * вабкодинг прототипов разных проектов на основе гипотез Лаборатории и запросов бизнеса * разработка простых ИИ-агентов, RAG баз знаний, графовых БД * фактически вы будете евангелистом ИИ и вайбкодинга, который собирает различные решения и консультирует коллег

Требования

AI-native разработка и инструменты: * практический опыт работы с AI-ориентированными IDE и агентами: Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Replit Agent * проектирование архитектуры до генерации кода * опыт работы с large-context проектами * опыт быстрой локализации и исправления ошибок LLM-логики * опыт внедрение guardrails и fail-safe механизмов * умение заставлять LLM стабильно возвращать валидный JSON * продвинутая работа с промптами (few-shot, CoT, ReAct и др.) * опыт работы с N8N и make LLM и Retrieval-архитектуры: * опыт построения production-решений с использованием LLM API (OpenAI, Anthropic и др.) * работа с embedding-моделями и векторными базами данных * понимание различий между векторным поиском и BM25 * опыт применения различных стратегий chunking * опыт работы с LangChain / LangGraph * понимание влияния гиперпараметров (Temperature, Top-P, Top-K, Frequency/Presence Penalty) на детерминированность и галлюцинации Будет плюсом: * контроль стоимости и latency AI-вызовов * умение быстро приводить «vibe-code» к production-качеству * умение проектировать и строить REST и GraphQL API * production-деплой и эксплуатация приложений в современных облачных средах * понимание CI/CD, мониторинга, логирования и observability * глубокий интерес к теме ИИ, агентов, вайбкодинга * техническое образование (программирование / инженерия) * умение и главное желание быстро поставлять прототипы, не растягивая срок разработки * готовность к погружению в смыслы задач, продуктов и исследований – на входе часто будет абстрактное ТЗ, которое необходимо будет докрутить до рабочего решения * развитые софты в коммуникациях (потребуется переводить с технического языка на язык бизнеса) * отслеживание и анализ передовых достижений в области ИИ и LLM, оперативная адаптация инноваций под задачи бизнеса.

Условия

* комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.