Junior ML Engineer (Agentic AI)

Описание

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера. Мы развиваем исследовательское направление автономных ИИ-агентов. Мы уходим от простых \_RAG\_-цепочек к системам, способным на долгосрочное планирование и самокоррекцию. Вы будете работать на стыке инженерии и науки. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в мессенджере. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

### Задачи: * реализация прототипов агентов по свежим научным публикациям (Tree-of-Thoughts, Reflexion, Self-Discover) с последующим переводом в продакшн-код * проведение A/B-тестов архитектур планирования: сравнение подходов на синтетических бенчмарках и реальных сценариях * участие в создании датасетов для обучения через обратную связь (RLAIF/RLHF): проектирование пайплайнов сбора предпочтений экспертов * эксперименты с методами улучшения памяти агента (vector stores, графовые БД, внешние «черновые» заметки) * анализ причин провалов агентов (ошибки декомпозиции задач, дрейф цели) и выдвижение гипотез по их устранению * написание технической документации по результатам экспериментов и поддержка репозитория исследований.

Требования

### Требования: * уверенный Python (наличие пет-проектов или вклада в открытые библиотеки) * глубокое понимание матчасти трансформеров (внимание, позиционные кодировки), прочитанные статьи из топ-конференций (NeurIPS, ICLR, ACL) * опыт тонкой настройки открытых моделей (Llama 3, Qwen) через LoRA/QLoRA * практика с фреймворками LangChain/LangGraph или AutoGen и умение писать собственные кастомные рантаймы (runtimes) для агентов * владение Git, Docker и опыт работы с GPU-клаудами (Yandex Cloud, AWS, Lambda Labs). Будет плюсом: * наличие публикаций, препринтов на arXiv или активного профиля на Kaggle/Hugging Face * опыт проведения академических исследований, участия в научных кружках или профильной магистратуры/аспирантуры * навыки формальной оценки качества агентов: написание мета-планов тестирования, работа с бенчмарками (AgentBench, WebArena, SWE-bench) * знание методов оптимизации инференса (Quantization, Distillation, vLLM/TGI) для снижения стоимости сложных рассуждений.

Условия

### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х дней в неделю) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * 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 * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.