Lead/Senior NLP Engineer (Intelligent Content)

Описание

Наша команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из неструктурированного контента: документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий обработки данных (скилл) в режиме no-code. Недавно у нас появился инструмент, в котором пользователь может вести чат с документом в режиме копилота, повышая эффективность своей работы. Мы ждем заинтересованных в NLP коллег, которым интересно как RnD, так и создание E2E-систем для автоматизации бизнес-процессов. Помимо этого, мы занимаемся AI-агентами для решения комплексных многостадийных задач, связанных с анализом информации из разных источников. Для этих целей разрабатываем собственные инструменты (SDK, библиотеку функций, бенчмарки для оценки агентов). **Некоторые статьи и публичные выступления от нашей команды:** * Мультимодальные генеративные модели для обработки документов [https://www.youtube.com/watch?v=gmr0InUnaKU](https://www.youtube.com/watch?v=gmr0InUnaKU)  * Понимают ли большие языковые модели данные из таблиц? [https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/856890/](https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/856890/) * Использование LLM в автоматизации рутинных задач [https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/806133/](https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/806133/)

Обязанности

• Развитие прикладных LLM-технологий для задач извлечения и генеративного поиска (RAG) • Дообучение (LoRA) мультимодальных больших языковых моделей с фокусом на домене документов • Разработка AI-агентов и мультиагентных систем • Организация и автоматизация процесса разметки (от поиска и подготовки данных до анализа ошибок разметки) • Релизы новых моделей в среды исполнения для наших пользователей

Требования

• Опыт работы с LLM, промпт-инжиниринг, дообучение трансформерных моделей • Опыт в ML-разработке одной или нескольких типов моделей: Text classification, NER, QA • Отличное знание PyTorch, Numpy, Sklearn, Pandas • Python3, ООП, SOLID • LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с инструментами для LLM • Желание изучать новые подходы, модели и технологии **Плюсом будет:** \- Хороший профиль на GitHub \- Медальки на Kaggle \- Статьи по NLP/LLM на международных конференциях \- Участие в open-source проектах с LLM \- Опыт оптимизации и ускорения моделей для прода (прунинг, квантование, ONNX/TensorRT) \- MLOps: Git, Docker, MLFlow/DVC/ClearML, Airflow \- Хорошее знание алгоритмов и структур данных

Условия

* Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибрид (2 дня из офиса) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия (до 5 окладов) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера (до 100К)