Эта вакансия в архивеПосмотреть похожие вакансии ↓
Сбер·Москва·7 авг.
LLM Engineer (Центр Практического ИИ)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 12 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 3,1 тыс.–5 тыс. $
ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Вакансия закрыта
Вакансию уже закрыли, и отклик сюда не дойдёт. Как она жила, видно в разборе ниже.
2 из 4 в норме
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 12 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта уже 80 дней. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 7 августа 2026 г., 80 дней назад
- Эту вакансию выложили заново: Открыть новую публикацию
Считается по возрасту вакансии и её содержимому. Оценка станет точнее, когда накопится история наблюдений. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдачу и архив, а полный текст карточки сверяем по очереди, каждую раз в несколько дней. 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 +40%.
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. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 м
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.