Senior ML Engineer (GenAI Data Governanace)
Summary
Build and calibrate judge pipelines, RAG systems, and hallucination detectors for LLM-powered products; fine-tune and distill judge models; orchestrate multi-agent workflows with guardrails.
Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из 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 (скилл) в режиме No-code.* проектировать и калибровать judge-пайплайны: рубрики, эталонная разметка, согласованность с людьми, борьба с позиционным bias и bias по длине
* строить RAG-поиск для дублей и противоречий: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, проверка противоречий на уровне утверждений
* делать регресс-тесты знаний: golden set, пороги, прогон на каждое изменение промпта или модели
* ловить галлюцинации: извлечение утверждений, привязка к источнику, верификация
* дообучать и дистиллировать judge-модели, чтобы снизить цену и задержку без потери качества
* собирать мультиагентные пайплайны с guardrails и контролем стоимости прогона.* высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science
* 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде
* RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений
* Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO. И понимание, когда дообучение не нужно
* опыт построения и калибровки LLM-as-judge. Знаете, как judge врёт и как это ловить
* Guardrails и детекция галлюцинаций
* мультиагентные пайплайны: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости
* Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл
* английский для чтения статей и документации.
**Будет плюсом**
* опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища
* графы знаний и онтологии
* NLI, извлечение фактов, работа с разметчиками
* публикации, доклады, open source.* гибридный формат работы
* годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* регулярные митапы и развитое DS-community
* 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 Сбер.