ML-инженер (ИИ-агенты, Лаборатория интернета вещей)

Описание

Мы строим корпоративную систему управления знаниями нового поколения на основе мультиагентной GenAI-архитектуры. Система обеспечивает сотрудникам интеллектуальный доступ к корпоративным знаниям через чат-интерфейс и веб-поверхности, формирует персональные рекомендации контента и автоматизирует работу с неструктурированной информацией. Техническая основа – мультиагентная система, интегрированная с реляционными и документальными БД, S3-хранилищем документов, корпоративным RAG-сервисом, OCR-системой и другими внутренними АС банка. Разработка ведется на корпоративной микросервисной платформе с выделенным AI-агентным фреймворком. Это продуктовая разработка с нуля с длинным горизонтом.

Обязанности

* Разработка и настройка логики агентов с учётом ролевой модели пользователей и источников данных * подготовка и предобработка данных из корпоративных АС банка для обучения и дообучения моделей * интеграция с корпоративным RAG-сервисом: настройка retrieval-пайплайнов, оптимизация индексов * отладка логики агентов, работа с пользовательской обратной связью, итеративное улучшение * повышение качества ответов: оценка метрик, выявление деградаций, работа с качеством источников информации * эксперименты с prompt engineering, fine-tuning и методами улучшения релевантности

Требования

* Опыт работы в роли ML-инженера от 3 (трех) лет в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ИИ решений и ПО с использованием Python * опыт разработки ИИ-агентов и чат-ботов; опыт работы с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph или аналоги * понимание NLP-методов: классификация, извлечение сущностей, семантический поиск, embeddings, summarization * опыт работы c LLM (OpenAI, Qwen, GigaChat или аналоги) * понимание RAG-архитектур и принципов векторного поиска * prompt engineering – структурирование промптов, chain-of-thought * опыт подготовки и очистки данных (pandas, spark или аналоги) * понимание метрик качества NLP-систем (precision, recall, NDCG и т.п.) **Будет преимуществом:** * опыт оценки качества генеративных ответов (RAGAS, TruLens и т.п.) * векторные БД: Chroma, Weaviate, pgvector или аналоги * опыт работы с корпоративными данными (банк, ERP, CRM) * SQL * опыт дообучения (fine-tuning) языковых моделей

Условия

* офисный или гибридный формат в Москве * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.