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.

* 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.

* 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

* комфортный современный офис - м. Кутузовская
* гибридный формат работы
* 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.