Senior NLP/LLM Engineer

Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Мы переходим от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам, способным самостоятельно решать задачи в контуре бизнеса: поиск по базе знаний, суммаризация профиля, извлечение инсайтов из звонков, управление графиком, проактивные подсказки на звонке. Ищем Senior-инженера, который возьмет на себя архитектурную ответственность за решения с LLM под капотом, выстроит процессы оценки качества и будет писать чистый, поддерживаемый код, готовый к интеграции в продакшн выделенной бэкенд-командой.* **Архитектура и разработка**: проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов с использованием планирования, function calling и мультиагентной оркестрации * **Дообучение и адаптация**: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под специфичные бизнес-задачи. Принимать решения о том, когда дообучение необходимо, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG. * **Система оценки (Eval):** поддерживать культуру качества, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование, связывать технические метрики с бизнес метриками. * **Качество кода и интеграция**: писать чистый, хорошо документированный и тестируемый python-код, который легко интегрируется и поддерживается бэкенд командой. Формировать стандарты разработки в рамках DS экспериментов и проектировать API-контракты для ML-компонент * **Менторство и влияние**: участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, декомпозировать бизнес-задачи и предлагать оптимальные ML-решения. Работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами.* Опыт в DL/NLP от 4 лет включая обучение/дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM * Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph * Глубокое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса * Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), написание чистого тестируемого кода (pytest), опыт разработки асинхронных микросервисов. Понимание Docker/K8s, CI/CD для ML. * Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix). Опыт создания кастомных eval-пайплайнов и понимания того, как метрики влияют на продукт. * Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для подготовки датасетов, знание SQL. * Автономность и коммуникация: Умение переводить неопределённые бизнес-задачи в технический план, аргументированно отстаивать архитектурные решения, работать без микроменеджмента. **Будет плюсом** * Опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов * Опыт интеграции ML-решений в высоконагруженные системы * Понимание безопасности LLM-приложений* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * 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.