ML Research Engineer (LLM, агенты, прогнозирование)

Описание

Мы делаем ML-продукт аналитики деятельности компаний, которые работают с зарубежными партнерами: он прогнозирует их валютные операции и предлагает подходящие продукты банка. Ищем инженера-исследователя, который проведет задачу от гипотезы до прототипа и передаст лучшее решение в разработку.

Обязанности

* разбираться в задаче вместе с владельцем продукта и аналитиками: что нужно клиенту и какие ограничения у данных * быстро проверять гипотезы на данных, а не на интуиции: от постановки эксперимента до прототипа и демо для заказчика * выбирать подход под задачу: классический ML, временные ряды, LLM, RAG, агенты или их связку. Сравнивать варианты по качеству, устойчивости, стоимости, скорости и сложности вывода в продакшен * проектировать агентов поверх ML-моделей: какие у них инструменты и память, как они собирают контекст и проверяют ответы * передавать лучшее решение в разработку так, чтобы его легко было тиражировать.

Требования

* опыт внедрения ML-решения с нуля до продакшена * python (pandas, numpy) и SQL, продвинутые навыки построения воспроизводимых пайплайнов * глубокие знания классического ML на табличных данных: бустинг, линейные модели, sklearn, отбор признаков. Навыки работы с PyTorch или аналогом и понимаете, когда DL дает выигрыш * рабата с LLM: промпты, RAG с эмбеддингами и reranking, tool calling, агенты.Знаете типичные сбои вроде галлюцинаций и умеете их ограничивать. оцениваете ответы и агентов целиком через golden set и LLM-as-a-judge, следите за регрессиями качества, latency и стоимостью вызова * умение строить A/B-тесты и офлайн-сравнения: гипотеза, выборки, бейзлайн, абляции, вывод «берем / не берем». Ведете эксперименты в MLflow или аналоге, версионируете данные и промпты * понимаете, когда хватает классического ML, когда нужна LLM * умеете коротко объяснить, что проверили, почему выбрали этот подход и какие риски остались. **Будет плюсом:** * опыт в ВЭД: платежи, валютные потоки, внешнеторговые операции, продукты * сами строили AI-агентов и агентные системы.

Условия

* комфортный современный офис г. Москва, Кутузовский 32 * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.