Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений. У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас мы активно развиваем новые сценарии применения агента и повышаем эффективность существующего решения. Обязанности Адаптировать текущего агента под новые бизнес-направления Проводить эксперименты с компонентами пайплайна (retriever, reranker, генеративная часть), улучшать качество поиска и генерации ответа от ЛЛМ Экспериментировать с синтетическими данными для оценки качества и дообучения моделей Совместно с DE и продуктовым аналитиком искать и тестировать новые источники данных, в том числе под конкретные кейсы Разрабатывать методологию оценки качества, взаимодействовать с разметчиками, настраивать llm-as-a-judge для конкретных кейсов Совместно с MLE выводить модели/агентские решения в прод, заниматься их оптимизацией и мониторингом. Требования Опыт в машинном обучении и NLP от 1 года (Middle) / от 3 лет (Senior) Знание, понимание архитектур и опыт работы с моделями, такими как GPT, BERT и их аналогами Уверенное владение Python и ML-стеком (PyTorch, transformers) на уровне написания кастомных циклов обучения и инференса Опыт успешного вывода NLP-моделей в продакшен и их оптимизации (для Middle/Senior) Знание основ работы с большими данными и опытом их обработки (Spark, Hadoop) Владение базовым набором навыков для разработки: bash, git, docker и тд Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - офис 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