Сбер·Москва·14 сент.
GenAI Evaluation Engineer (Риски)
Ориентир по рынку≈ 150 000 – 305 000 ₽наша приблизительная оценка по 43 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Только задачи не расписаны: что за работа, придётся спрашивать.
2 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 43 похожих вакансиях Инженер уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта 35 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Требований 7, а чем предстоит заниматься, не сказано.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- в работе ИИ-инструменты для кода
Что требуют
ОбязательноPythonPandasNumPyPyTorchHugging FaceGitDockerCI/CDLinuxBash
ПлюсомRAGLangChain
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Git +8%.
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
Наши требования
Умение проводить технический и научный ресерч: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов
Статистика и дизайн эксперимента: доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения
Понимание современных AI-агентов и агентных систем: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация
Понимаете, как устроены генеративным модели изнутри: трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения
Опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают: метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения
Продуктовое мышление: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели
Python на продакшн-уровне: чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Гибкий формат и удаленной работы, в т.ч. на территории РФ
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
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
Скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
Наша команда отвечает за независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка
Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям
Мы не просто «проверяем метрики», а
Отдельный фокус – R&D деятельность
Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда
