ML Engineer (Blockchain)

Мы команда Фабрики смарт-контрактов управления технологий блокчейн. Разрабатываем инновационные решения в области блокчейн-технологий и смарт-контрактов. Нам предстоит создать эффективную систему кодогенерации для языка программирования смарт-контрактов (Contract Script). Ключевой вызов проекта — обеспечить не только синтаксическую корректность генерируемого кода, но и его семантическую безопасность и соответствие бизнес-спецификациям.* создание и настройка LLM-пайплайнов для генерации кода на новом языке смарт-контрактов * реализация механик RAG для работы с документацией языка, примерами кода и паттернами проектирования * настройка агентных систем на базе фреймворков (LangChain, LangGraph) для декомпозиции требований в исполняемый код * обеспечение качества и безопасности генерируемого кода * разработка системы валидации кода: компиляция, статический анализ, проверка на уязвимости * реализация BDD тестирования для обнаружения edge cases * эсперименты с различными архитектурами моделей и техниками промптинга (CoT, ReAct, Few-shot) * оптимизация качества генерации (целевой показатель смарт-контракт не требует доработок в > 90% случаев) * участие в исследовательских проектах и публикация результатов * инженерная интеграция * разработка API-фабрик для взаимодействия с системой кодогенерации (FastAPI, gRPC) * интеграция с CI/CD пайплайнами и инструментами разработки (IDE-плагины, LSP) * развертывание и эксплуатация моделей в инфраструктуре (Docker, Kubernetes).### Требования * опыт работы с ML/AI стеком — от 3 лет коммерческого опыта в разработке систем на базе машинного обучения * Python на продвинутом уровне — глубокое владение языком, опыт работы с метаклассами, AST, библиотеками для статического анализа (antlr, ast-grep, tree-sitter) * опыт с LLM и агентными системами — практическая работа с коммерческими или открытыми LLM-моделями * фреймворки для LLM — опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами для построения RAG-пайплайнов и многоагентных систем * векторные базы данных — опыт работы с векторными БД для семантического поиска * инструменты и инфраструктура — Docker, Kubernetes, опыт развертывания моделей через vLLM или Ollama * инженерия кода — опыт разработки REST/GraphQL API, работа с базами данных (SQL/NoSQL), CI/CD практики. ### Будет плюсом * опыт в области компиляторов и транспайлеров — написание компиляторов, транспайлеров, работа с промежуточным представлением (IR) * знание блокчейн-экосистемы — понимание принципов работы смарт-контрактов, особенностей виртуальных машин (EVM, Move VM) * опыт со статическими анализаторами — практика с инструментами типа Semgrep, Slither, Foundry, Ruff, mypy * опыт формальной верификации кода, работа с property-based тестированием (Hypothesis) * опыт работы с кодогенерацией — участие в проектах по генерации кода, код-ассистенту, автоматической генерации тестов * научная деятельность — наличие публикаций или выступлений на профильных конференциях по AI/ML.* крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * комфортный современный офис: Москва, пр. Кутузовский 32к1 * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * 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 * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.