В работе есть практические задачи с production-LLM, агентами и RAG, но полностью офисный формат и широкий набор ML-задач могут подойти не всем.
Кликните для подробной информации
Широкий профильТолько офисАктуальный стекAI для безопасностиПоддержка 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
Senior Data Scientist (Внутренняя безопасность) (AI/LLM): Разработка AI-агентов, RAG-систем и ML/DL-моделей для решений внутренней безопасности с акцентом на адаптацию LLM, fine-tuning и высокопроизводительный инференс. Focus on проектировании мультиагентских систем, локальном развертывании open-source моделей, мониторинге качества и выявлении изменений в данных.
Локация: Москва, полностью офисный формат работы на месте работодателя; офис расположен рядом с Москва-Сити, в пяти минутах от метро «Кутузовская».
Компания
Подразделение Сбера создает AI-инструменты и решения для внутренней безопасности.
Что делать
Создавать и развивать решения на базе LLM-агентов, включая полноценные мультиагентские системы.
Проектировать и развивать RAG-системы.
Разрабатывать, поддерживать и адаптировать ML/DL-модели к меняющимся требованиям бизнеса.
Дообучать и адаптировать открытые LLM, а также развертывать локальные модели в production.
Создавать мониторинг качества моделей, контролировать их эффективность, настраивать мониторинг data drift и model decay.
Требования
Оконченное высшее образование.
От пяти лет коммерческой разработки на позиции Data Scientist или ML Engineer, с подтвержденным опытом вывода моделей в production.
Понимание математики классического ML и архитектур нейросетей; практический опыт с PyTorch или TensorFlow.
Уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch и Hugging Face.
Опыт создания агентов на LangChain/LangGraph, знание промпт-инжиниринга, Structured Outputs и Function Calling.
Опыт проектирования и развития RAG-систем: Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, rerankers и chunking strategies.
Опыт развертывания Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и других open-source моделей в production, а также настройки высокопроизводительного LLM-инференса с помощью vLLM.
Опыт fine-tuning LLM-моделей с использованием PEFT, LoRA/QLoRA; валидации моделей и настройки мониторинга data drift и model decay.
Навыки работы с генеративными AI-моделями и инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации.
Хорошо, если есть
Опыт создания и применения AI-агентов в работе.
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах.
Культура и преимущества
Инновационные проекты, профессиональное развитие и возможность углублять экспертизу.
Обмен знаниями, высокая экспертиза внутри команды и совместная работа над общими задачами.
Стабильная заработная плата и годовой бонус.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Современный IT-офис с фитнес-залом, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации.
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 →