ML инженер

Дата размещения вакансии: 03.10.2025
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Мы создаем высоконагруженную, распределенную систему месседжинга, обеспечивающую надежную и масштабируемую передачу данных в режиме реального времени. Наши сервисы работают под высокой нагрузкой, обрабатывая миллионы сообщений в секунду.

Обязанности

- проектирование и реализация логики агентов, использование фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настройка пайплайнов взаимодействия с LLM (prompt engineering, memory, tools, RAG).

- создание RAG систем(и работа с существующими)

- проектирование и реализация архитектуры взаимодействия между агентами (координация, планировщики, роли агентов)

- разработка API (REST) для интеграции агентов в экосистему компании

- внедрять сервисы, необходимые для работы ML/AI решений

- оптимизация запросов к LLM (batching, reuse, few-shot примеры)

- описание архитектуры агентов и их взаимодействия

Требования

- опыт работы в роли ml-инженер/python-разработчик от 3х лет

- опыт работы с LLM-фреймворками: LangChain, LangGraph

- владение Python

- знание SQL

- опыт работы с NLP пайплайнами.

- опыт промышленной разработки, знание ООП/паттернов проектирования

- базовые знания CI/CD

- навыки работы с API LLM-провайдеров (у нас GigaChat)

- знание принципов prompt engineering

- знание принципов построения REST API

- умение проектировать архитектуру решения и обосновывать выбор технологий

- навыки командной работы: code review, работа с git-flow, взаимодействие с ML- и data-инженерами

- инициативность и умение предлагать улучшения (например, оптимизацию пайплайнов агентов)

- понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения

Будет плюсом

- навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

- внедрять ML/AI решения в прод: пайплайны, деплой моделей/LLM-агентов и контроль качества данных

- опыт контейнеризации (Docker) и базовое понимание Kubernetes

- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

  • гибкий график работы;
  • уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от ваших ожиданий
  • команду профессионалов своего дела
  • бесплатный спортзал
  • ДМС с 1 дня работы
  • скидки от партнеров