AI генералист (ML/NLP)

Локация: Москва, офисный формат 5/2 с 10:00 до 19:00; возможен гибрид — 1–2 дня в неделю вне офиса.

Компания

Лаборатория нейронаук и поведения человека Сбера исследует поведение, психологию, восприятие и мышление человека, превращая результаты исследований в продукты, коммуникации и HR-решения.

Что делать

• Разрабатывать и обучать ML/NLP-модели для анализа текстов, поведенческих данных и психометрических профилей.
• Решать задачи кластеризации, классификации, NER, sentiment analysis, ASR и Text-to-Speech.
• Дообучать языковые модели, строить embedding-пайплайны и проектировать RAG-архитектуры с векторными и графовыми базами данных.
• Проектировать системную архитектуру промптов и интегрировать LLM API в production-решения.
• Выводить модели из ноутбуков в production: контейнеризация, CI/CD, мониторинг, версионирование моделей и данных.
• Строить воспроизводимые пайплайны обработки данных и переводить исследовательские гипотезы в работающие ML-решения.

Требования

• От 3 до 6 лет практического опыта обучения и дообучения моделей в классическом ML и deep learning.
• Уверенные знания NLP: text classification, NER, embeddings, topic modeling, ASR и Text-to-Speech.
• Опыт fine-tuning трансформерных моделей с HuggingFace Transformers, PEFT, LoRA или QLoRA.
• Опыт работы с LLM API, включая production-решения на базе OpenAI, Anthropic или аналогов.
• Опыт построения RAG-пайплайнов, включая chunking-стратегии, embedding-модели, векторные и графовые базы данных; понимание различий между векторным поиском и BM25.
• Опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогами.
• Уверенное владение Python; знания Docker, CI/CD и базового DevOps.
• Опыт работы хотя бы с одним ML-оркестратором: MLflow, W&B, Prefect или Dagster; навыки разработки API на FastAPI или аналогах.
• Опыт работы с SQL-базами, включая ClickHouse и Postgres, и очередями, включая RabbitMQ; техническое образование в области ML, CS, математики или инженерии.
• Умение проектировать эксперименты, оценивать качество моделей и объяснять технические решения исследователям и бизнесу; интерес к поведенческой науке и психологии либо готовность в них погружаться.

Хорошо, если есть

• Опыт распределённых вычислений с Ray или DeepSpeed.
• Знание Prometheus, OpenTelemetry и observability-стека.
• Опыт работы с графовыми базами данных, например Neo4j.
• Опыт контроля стоимости и latency AI-вызовов.
• Публикации, pet-проекты или вклад в open-source.
• Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов, а также создания и использования AI-агентов.

Культура и преимущества

• Работа в команде больших данных и гиперперсонализации на стыке поведенческой науки, данных и AI.
• Комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская; доступен гибридный график.
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• Корпоративный спортзал, зоны отдыха и более 400 образовательных программ СберУниверситета.
• Льготные корпоративные продукты, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации сотрудников.

Процесс найма

• Первый этап — общение с AI-рекрутером после отклика; диалог в мессенджере занимает около 10 минут.