Улучшение качества поиска по корпоративным данным через внедрение GraphRAG в систему Agentic RAG (DeepResearch) (ИИ помощник для руководителей Сбера).
Проектирование и настройка пайплайна извлечения сущностей и связей из структурированных и неструктурированных данных (NER, relation extraction).
Координация работы команды DE/DS для реализации end-to-end сервиса GraphRAG и вывода в промышленную эксплуатацию.
Разработка стратегий построения и обновления knowledge graph для RAG-системы.
Оптимизация graph traversal алгоритмов для улучшения релевантности поиска.
Опыт работы с графовыми СУБД (Neo4j, ArangoDB, Neptune) и graph embeddings.
Глубокая экспертиза в LangChain, LangGraph для построения RAG-систем и AI-агентов.
Практический опыт вывода AI-сервисов в промышленную эксплуатацию.
Опыт в Named Entity Recognition (NER) и Relation Extraction с использованием LLM.
Знание методов graph neural networks (GNN) и их применения в RAG.
Опыт работы с embedding моделями (sentence transformers, OpenAI embeddings) и векторными БД.
Понимание архитектур RAG: naive RAG, advanced RAG, modular RAG, GraphRAG.
Возможен удаленный, гибридный или офисный формат на выбор.
Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
Фитнес-залы в офисах.
Бесплатная подписка СберПрайм+.
Скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и другие.
ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; корпоративная пенсионная программа.
Курсы для будущих родителей, материальная поддержка и тематическое сообщество для молодых мам.
Детский отдых и подарки за счет Компании.
Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей.