Team Lead LLM engineer GenAI

Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения.

Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E): ML-инженеры и бэкенд-разработчики работают вместе над реализацией сервисов, в связке с фронтендом и дизайнерами. У нас есть собственная команда разметки для оценки качества и сбора датасетов, с помощью которых мы дообучаем доменные модели под банковские сценарии.

Масштаб задач:

Сейчас в портфеле более 200 реализованных сценариев.

В планах — реализация еще 300+ сценариев, включая создание слоя процедурной памяти для агентов, специализированных поисковых агентов и систем автоматической оценки качества GenAI (Auto-Eval).

Развитие Self-Service инструментов (песочниц с UI), где команды банка могут тестировать гипотезы перед интеграцией.

Чем предстоит заниматься

Мы ищем инженеров, которым интересно не только R&D, но и создание полноценных продуктовых систем, способных обучаться на пользовательском фидбэке и решать конкретные бизнес-задачи.

Обязанности

• Развитие GenAI сервисов: Создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов
• обучение моделей: тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM)
• MLOps и Data Management: Организация и автоматизация процесса разметки данных (от сбора до контроля качества краудсорсинга)
• развитие автономных пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge
• Engineering: релиз новых моделей и сервисов в продуктовые среды.

Требования

• Глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM/VLM
• инженерная культура: уверенное владение Python 3, знание ООП, принципов SOLID. Хорошее знание алгоритмов и структур данных.
• LLM Stack: опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем (MAS)
• Vibe Coding: умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов
• Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и технологии.

БУДЕТ ПЛЮСОМ:

• Активный профиль на GitHub с качественным кодом
• достижения (медали) на Kaggle
• участие в Open-Source проектах, связанных с LLM/NLP.

Условия

• комфортный современный офис - м. Кутузовская
• 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.