Сбер·Москва·4 дн назад
ML-инженер платформы данных (Senior, IC)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 9 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
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
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 9 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
Живость
Опубликована 4 дня назад. Раньше не выкладывалась: вакансия новая, а свежие почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 5, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноMLPythonSparkHadoopHiveLLMOracle
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
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
Наша компания
Наша команда отвечает за весь продуктовый ML в Сбере на базе GigaChat. Мы обучаем базовую модель для работы в продуктах СБОЛ (Сбербанк Онлайн, более 80 млн MAU) и Giga.Chat (более 20 млн уникальных пользователей). Мы ищем сильного ML-инженера в команду платформы данных, трейна и эвала — общий фундамент для всех продуктов ассистента. Платформа состоит из трёх зон: платформа экспериментов, которая превращает скорость итерации в инженерную задачу; единый сервис трейна и эвала, где окружения и верификаторы одновременно питают обучение и оценку; платформа данных — единый источник истины по датасета
О роли
Наша цель — сервисы, которым доверяют и которыми пользуются самостоятельно: продуктовые команды и исследователи работают с платформой через self-service интерфейсы и шаблоны, а не через очередь тикетов. Отдельная ответственность платформы — независимые пороги релиза: тот, кто обучает модель, не меряет её сам, а продукт не ставит себе планку релиза. Планку держит платформа. Нам нужен инженер, котор
Чем предстоит заниматься
Развивать инфраструктуру экспериментов пост-обучения: метаданные, метрики, чекпоинты и артефакты каждого запуска собираются автоматически, любая цифра в отчёте воспроизводима спустя месяцы
Собирать пайплайн `skill → train → LoRA → metrics`: от описания навыка до автосбора трейна, обучения адаптера и сравнимых метрик — без ручных шагов
Развивать окружения и верификаторы как один актив, который одновременно питает обучение (генерацию SFT-данных, rejection sampling) и оценку (регрессию, независимые пороги релиза, калибровку автоматических чекеров) — по модели Atropos у Nous Research, где одно окружение работает и на обучение, и на оценку
Проектировать хранение и версионирование SFT/DPO-датасетов, GOLDEN/ORACLE-трейсов и продовых логов
Строить пайплайны сбора и обработки продуктовых логов Giga.Chat и СБОЛ: диалоги, обратную связь, телеметрию инструментов — с очисткой, удалением PII и защитой чувствительных финансовых данных
Наши требования
Сильный Python: production-grade код, тесты, профилирование и асинхронные пайплайны
Опыт построения пайплайнов обработки данных на YTsaurus / YT или близких системах (Spark, Hadoop, Hive, Trino) с MapReduce-операциями на масштабе десятков и сотен миллионов записей
Понимание полного цикла работы с данными для обучения LLM: сбор, очистка, фильтрация, дедупликация, аугментация и версионирование
Практический опыт хотя бы с одним из методов пост-обучения (coldstart/SFT, DPO, RLHF/GRPO, online-RL): понимание формата данных, типичных проблем и метрик качества
Опыт построения систем версионирования данных и трекинга экспериментов
Умение самостоятельно довести задачу от прототипа в ноутбуке до сервиса, который не теряет данные и предсказуемо работает под нагрузкой
Умение работать в условиях исследовательской неопределённости, сохраняя пайплайн гибким, воспроизводимым и надёжным
Готовность тратить часть времени на наставничество одного-трёх ребят и делиться опытом внутри команды
Мы предлагаем
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 программ СберУниверситета для роста
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых Последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа
Ипотека для сотрудников по дисконтной программе
