pythonsqldockerllmragmicroservicesmachine learningnlpai agentsmulti agent systems
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$4.8к$5.7кмедиана$7.1к
21 в выборке
На международном рынке: $180к/год ($160к - $230к)
87
Крутая вакансия
развернуть
Чётко очерченная руководящая роль в GenAI у крупной компании включает запуск современных LLM- и агентных систем в продакшен, но небольшая команда предполагает высокий уровень личной вовлечённости.
Кликните для подробной информации
Передовой стекНебольшая командаПоддержка обучения
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
ML Lead (GenAI) (LLM, мультиагентные системы): Руководство разработкой GenAI-решений и создание мультиагентных систем от MVP до запуска в продакшн с акцентом на evals, RAG, микросервисы на Python и дообучение LLM. Focus on проектирование enterprise AI-решений, интеграцию агентов в высоконагруженные системы и техническое лидерство.
Локация: гибридный формат работы из Москвы; работа на месте работодателя.
Компания
СБЕР — крупная компания, развивающая корпоративные архитектурные и GenAI-решения для повышения эффективности ИТ и автономизации архитектурных решений.
Что делать
Руководить командой разработки из двух человек.
Проектировать, разрабатывать и внедрять мультиагентные системы от идеи и MVP до запуска в продакшн.
Выстраивать оценку и тестирование качества работы AI-агентов.
Переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать архитектурные решения.
Разрабатывать надежные Python-микросервисы для моделей и сложной бизнес-логики.
Дообучать LLM на базе GigaChat под специфичные бизнес-задачи и предметные области с использованием Fine-tuning и LoRA.
Требования
От 5 лет коммерческого опыта в Data Science, NLP или Backend с уверенным практическим применением LLM.
Опыт создания и успешного вывода в продакшн enterprise-решений на базе AI-агентов.
От 1 года технического лидерства или менторства.
Глубокий опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем и мультиагентных архитектур; применение LangChain, LangGraph, DeepAgents или аналогов.
Фундаментальное понимание NLP — от TF-IDF до современных трансформеров — и алгоритмов классического ML.
Понимание принципов микросервисной архитектуры и REST API; опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений с aiohttp, asyncio и multiprocessing.
Опыт интеграции ML-моделей и AI-агентов в высоконагруженные системы.
Свободное владение Git, SQL, Bash и Docker.
Готовность проводить код-ревью и давать обратную связь.
Хорошо, если есть
Интерес к SOTA-подходам в агентной разработке и LLM.
Опыт работы с Kubernetes и понимание принципов CI/CD.
Участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных.
Культура и преимущества
Гибридный формат работы из Москвы.
Годовой бонус и ежегодный пересмотр.
Расширенный ДМС с первого дня, стоматология и льготное страхование для семьи.
Корпоративный университет, внутренняя образовательная платформа и участие в IT-конференциях.
Офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом.
Льготная ипотека, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →