Сбер·Москва·3 дн назад
LLM engineer (Центр практического ИИ)
Ориентир по рынку≈ 149 000 – 215 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
≈ 1,8 тыс.–2,7 тыс. $
ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
≈ 149 000 – 215 000 ₽наша приблизительная оценка
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление публикуют уже не впервые (раз: 2): найм идёт туго, торговаться проще.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 199 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Опубликована 3 дня назад. Раньше её уже выкладывали 2 раза: спросите, почему место снова свободно.
- Появилась у нас 22 октября 2026 г., 3 дня назад
- Эту вакансию уже публиковали 2 раза, первая публикация была 7 августа 2026 г.
- Текст сверяли с источником: с тех пор как мы её нашли, он не менялся
- У источника её видели сегодня
В Pro вся история: 2 прошлые публикации
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Обязанности: 4, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноLLMAIPythonML
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +46%.
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
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Сбер обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера. Наша команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в пром в "жёстких" контурах: локальные устройства / закрытые контуры / строгие SLA по задержкам. Работа включает полный цикл: данные → дообучение → оценка качества → оптимизация инференса → нагрузочное тестирование → внедрение.
О роли
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Чем предстоит заниматься
Обучать LLM на GPU-кластерах
Собирать, очищать и готовть датасеты для pre-training и fine-tuning
Анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик
Оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели
Наши требования
Имеете подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, aligment) в исследовательских или production-задачах
Глубоко понимаете теоретические и практические аспекты LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precitions, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения
Имеете опыт разработки на Python от 3 лет, пишете чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов
Внимательно относитесь к деталям и умеете в коммуникацию с людьми
Разрабатывали AI-агентов (tool-using, planning, multi-step workflows), знакомы с агентными фреймворками и архитектурами
Умеете пользоваться инструментами логирования экспериментов (Weights & Biases, MLflow, Langfuse и тд.)
Умеете в оптимизацию инференса и хостинг моделей в production
Дизайнили и поддерживали eval-пайплайны для LLM с метриками, дашбордами, экспериментами, и проверками на регрессию моделей
Мы предлагаем
Комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х дней в неделю)
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
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Если вас просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекратите общение и напишите нам в чат с основателем или через форму обратной связи.