ML-инженер по работе с данными (Платформа TagMe)

Описание

**Команда TagMe** занимается созданием платформы подготовки данных данных для обучения флагманских продуктов Sber: мультимодальных моделей **GigaChat** (LLM), **Kandinsky** (генерация изображений), **OCR** (распознавание текста) и новейших **VLM** (визуально-лингвистические модели), AI-агентов построенных на нашем стеке. Мы ищем ML-инженера, который будет не только работать с данными, но и напрямую развивать и оптимизировать процессы на нашей внутренней платформе разметки **TagMe**. Ваша работа станет критически важным звеном в создании данных для всего спектра наших моделей — от базовых Core-моделей до кастомных решений для B2C-продуктов, внутренних задач Сбера и корпоративных заказчиков

Обязанности

* **разработка и оптимизация пайплайнов разметки на платформе TagMe:** создание и настройка проектов для сбора и контроля качества данных для LLM и AI-агентов. * **работа с данными для обучения моделей:** полный цикл — от предобработки и фильтрации (с использованием embedding'ов, методов активного обучения) до сегментации и аугментации данных. * **проектирование архитектуры данных:** выстраивание эффективных процессов сбора, хранения (S3, PostgreSQL, YT) и версионирования (DVC) больших объемов размеченных данных. * **контроль качества разметки:** разработка метрик и алгоритмов для оценки согласованности данных, работы с краудсорсерами и асессорами. * **участие в принятии архитектурных решений** и развитие технической документации по процессам разметки.

Требования

* высокий уровень владения **Python** (понимание алгоритмов, структур данных, многопоточности (GIL), async). * глубокое знание **SQL** и опыт оптимизации сложных запросов. * базовые знания математической статистики и теории вероятностей. **Будет преимуществом:** * опыт работы с **краудсорсингом** или аутсорс-платформами (например, Toloka, Yandex.Toloka, Label Studio). * понимание подходов к оценке качества данных и метрик для **LLM, NLP** и компьютерного зрения. * опыт работы над улучшением качества generative AI моделей через улучшение данных. * высокий рейтинг на Codeforces или аналогичных платформах. * понимание основ машинного обучения и специфики работы мультимодальных моделей.

Условия

* комфортный современный офис - м. Кутузовская (гибрид из Москвы, м. Кутузовская СберСити) * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.