Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
75
Хорошая вакансия
развернуть
Роль четко определена с акцентом на техническое лидерство в AI и ML, но отсутствие информации о зарплате является недостатком.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаСильный технический фокусГибридный формат работыСложные обязанности
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Tech Lead MLE
#гибрид #lead
Москва Компания:Сбер
🔹Обязанности
Техническое лидерство и архитектура
• Проектирование end-to-end ML / GenAI систем: от бизнес-задачи до ПРОМа
• Выбор архитектуры решений (LLM, RAG, агенты, классический ML)
• Принятие ключевых технических решений и ответственность за них
• Code review, установка стандартов разработки в команде • Менторинг MLE / DS / аналитиков
Разработка GenAI-решений
Разработка и внедрение AI-агентов для внутренних и клиентских сценариев
• Проектирование RAG-систем (включая сложные графы и мультиагентные схемы)
• Интеграция LLM в бизнес-процессы дивизиона управления устройствами самообслуживания (банкоматы и др.)
• Дообучение моделей под домен (SFT / LoRA / embeddings / rerankers)
• Оптимизация latency, стоимости и стабильности LLM-решений
ML и аналитика
• Разработка и поддержка ML-моделей (классический ML + DL)
• Feature engineering, валидация, A/B тестирование
• Мониторинг качества моделей, оценка и защита AI-эффекта
• Работа с временными рядами, аномалиями, прогнозированием
Внедрение и эксплуатация
• Разработка AI решений для ПРОМ
• Построение ML-пайплайнов (обучение, переобучение, мониторинг)
• Интеграция с существующей ИТ-архитектурой
• Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости решений
🔹Требования
• Техническое лидерство: code review, архитектурные решения, менторинг Знания и навыки
• Python (production-level, PEP8, тесты, архитектура)
• SQL (сложные запросы, оконные функции)
• Классический ML (GBM, DL, Time Series — на уровне уверенного продакшена)
• LLM / GenAI: • Prompt engineering
• RAG (embeddings, rerankers, chunking, retrieval стратегии)
• AI-агенты (LangChain / LangGraph / ReAct / Tools)
• Работа с галлюцинациями, latency, cost control · MLOps:
• Docker, CI/CD для ML •
REST / Async API (FastAPI)
• Apache Spark (Pyspark, Spark SQL) – разработка и оптимизация batch-пайплайнов
• Hive/HDFS/витрины данных: подготовка и поддержка витрин для ML моделей и GenAI решений Контакты: Показать контакты
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 →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации