DS/ ML-инженер / исследователь (LLM-агенты, GigaChat)

Дата размещения вакансии: 14.10.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Мы — команда СберKids, которая разрабатывает агента СберКот на базе LLM GigaChat. Направления работы: разработка агентов, LoRA-адаптеры, оценка качества LLM и агентов, RAG, разметка и создание датасетов, LLM-as-a-judge. Мы работаем на стыке исследований и продакшена: от гипотезы и эксперимента до надёжного решения.

Обязанности

Разработка агентов на LLM

  • Проектировать логику рассуждений и поведения ИИ-агентов на базе GigaChat: планирование, рассуждение, управление памятью и контекстом.
  • Настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи домена.
  • RAG-системы
  • Проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным документам и структурированным данным, оценивать качество ретривала и генерации.
  • Адаптация моделей
  • Дообучать и адаптировать модели под задачи команды: Fine-tuning, LoRA/QLoRA, подготовка данных для обучения.
  • Eval и качество
  • Разрабатывать и внедрять методы оценки LLM и агентов: метрики, бенчмарки, LLM-as-a-judge, Guardrails.
  • Анализировать корзину запросов и результаты ответов, выявлять ошибки и галлюцинации, согласовывать метрики с бизнесом и защищать подходы на понятном языке.
  • Работа с разметкой и данными
  • Создавать датасеты для обучения, оценки и разметки, готовить инструкции для разметчиков.
  • Работать с разметчиками: контролировать качество, интерпретировать результаты, итеративно улучшать инструкции.

Требования

  • Опыт работы с LLM: запуск языковых моделей в продакшн.
  • Уверенное владение Python: PyTorch, Hugging Face, опыт с LangChain/LlamaIndex.
  • Понимание специфики LLM: Prompt Engineering, оценка качества генерации и Eval, базовое понимание оптимизации инференса (vLLM и аналоги).
  • Аналитическое и критическое мышление: разбирать сложные задачи на составляющие и находить неочевидные решения.
  • Умение работать с данными: SQL для подготовки датасетов, базовое владение табличными данными (pandas, NumPy).

Условия

  • Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;)
  • График 5/2, офис на м. Кутузовская, гибрид;
  • Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);
  • ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;
  • Социальная поддержка сотрудников;
  • Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей;
  • Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;
  • Бесплатная подписка СберПрайм с возможностью подключения 3 родственников, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;
  • Корпоративная пенсионная программа