Наша команда решает задачи автоматизации сценариев расчета эффективности объектов недвижимости по различным параметрам с целью помочь конечному пользователю с выбором оптимального сценария управления объектом. Обязанности разработка LLM-агентов для автоматизации процессов (чат-боты, обработка документов). создание и оптимизация RAG-систем (поиск по базам знаний, корпоративным данным). интеграция с большими языковыми моделями (GigaChat, локальными моделями). написание API для взаимодействия с внешними сервисами. Требования опыт работы с LLM (OpenAI GPT, GigaChat, Llama, Mistral и др.) от 1 года. понимание промпт-инжиниринга и умение строить запросы к моделям уверенное владение Python (ООП, асинхронность, FastAPI/Flask) практический опыт с LangChain (агенты, цепочки, RAG) опыт работы с векторным представлением данных, в контексте RAG-системами (ChromaDB, FAISS, Qdrant, Weaviate, иное) умение подключать и использовать REST API (включая GigaChat API, OpenAI API и др.) базовое понимание векторных эмбеддингов (OpenAI Embeddings, Sentence Transformers). Условия ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии