TechLead ML агентного поиска

Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей. Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации. Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.* Отвечает за архитектуру и качество агентного поиска: от решения модели вызвать поиск до получения достаточного набора фактов для формирования ответа. * Руководит разработкой многошаговых поисковых сценариев, вызовом инструментов, переформулировкой запросов, проверкой результатов и восстановлением после ошибок. * Формирует систему метрик и экспериментов, позволяющую измерять успешность вызова инструментов, полноту найденных фактов, стоимость, задержку и качество всего агентного цикла.* Глубокое понимание устройства современных языковых моделей, особенности обучения с подкреплением, обучения на предпочтениях и настройки моделей для работы с инструментами. * Необходим практический опыт разработки агентных систем, включая планирование, управление состоянием, многошаговые рассуждения и ограничение числа действий модели. * Требуется сильная подготовка в машинном обучении и умение самостоятельно проводить эксперименты: формировать выборки, обучать модели, анализировать ошибки и проверять статистическую значимость изменений. * Знание и опыт работы с поисковыми технологиями: извлечение кандидатов, разреженный и векторный поиск, переранжирование, многошаговый поиск и методы оценки релевантности. * Требуется опыт построения распределённых высоконагруженных систем и понимание ограничений по задержке, стоимости вычислений и отказоустойчивости. * Опыт перевода исследовательских идей в промышленную архитектуру * Декомпозиция задач команды, эффективное планирование работ и реакция на обстоятельства* комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.