Сбер·Москва·4 дн назад
DS/ ML-инженер / исследователь (LLM-агенты, GigaChat)
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка по 29 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисJuniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 29 похожих вакансиях ML Engineer, без учёта уровня.
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Опубликована 4 дня назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 12, требования: 5. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- официальное оформление, ДМС и обучение за счёт компании
Что требуют
ОбязательноMLLLMPythonPyTorchHugging FaceLangChainSQLPandasNumPyRAG
Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Проектировать логику рассуждений и поведения ИИ-агентов на базе GigaChat: планирование, рассуждение, управление памятью и контекстом
Настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи домена
RAG-системы
Проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным документам и структурированным данным, оценивать качество ретривала и генерации
Адаптация моделей
Дообучать и адаптировать модели под задачи команды: Fine-tuning, LoRA/QLoRA, подготовка данных для обучения
Eval и качество
Разрабатывать и внедрять методы оценки LLM и агентов: метрики, бенчмарки, LLM-as-a-judge, Guardrails
Анализировать корзину запросов и результаты ответов, выявлять ошибки и галлюцинации, согласовывать метрики с бизнесом и защищать подходы на понятном языке
Работа с разметкой и данными
Создавать датасеты для обучения, оценки и разметки, готовить инструкции для разметчиков
Работать с разметчиками: контролировать качество, интерпретировать результаты, итеративно улучшать инструкции
Наши требования
Опыт работы с LLM: запуск языковых моделей в продакшн
Уверенное владение Python: PyTorch, Hugging Face, опыт с LangChain/LlamaIndex
Понимание специфики LLM: Prompt Engineering, оценка качества генерации и Eval, базовое понимание оптимизации инференса (vLLM и аналоги)
Аналитическое и критическое мышление: разбирать сложные задачи на составляющие и находить неочевидные решения
Умение работать с данными: SQL для подготовки датасетов, базовое владение табличными данными (pandas, NumPy)
Мы предлагаем
Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;)
График 5/2, офис на м. Кутузовская, гибрид
Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия)
ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников
Социальная поддержка сотрудников
Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
Бесплатная подписка СберПрайм с возможностью подключения 3 родственников, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
Корпоративная пенсионная программа
Дополнительно
Мы — команда СберKids, которая разрабатывает агента СберКот на базе LLM GigaChat. Направления работы: разработка агентов, LoRA-адаптеры, оценка качества LLM и агентов, RAG, разметка и создание датасетов, LLM-as-a-judge. Мы работаем на стыке исследований и продакшена: от гипотезы и эксперимента до надёжного решения
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).