Middle ML Engineer (Retrieval Agent / RnD)

Мы ищем ML Engineer в RnD подразделение для работы над специализированной моделью для агентного поиска. Наша цель — переход от статических RAG-пайплайнов к адаптивным агентным системам, управляющим процессом извлечения знаний. Вам предстоит работать на стыке инженерии и исследований: создавать датасеты, обучать модели (SFT/RL) и сравнивать эффективность кастомных решений с существующими фреймворками. Обязанности - Разработка тестовых корзин для оценки многошагового поиска (multi-step retrieval) и сложных запросов; - Дообучение языковых моделей (SFT, LoRA) и применение методов Reinforcement Learning (GRPO) для оптимизации стратегий поиска; - Сравнительный анализ производительности: кастомные модели управления поиском vs агентные подходы на базе фреймворков (ReAct); - Проектирование и поддержка пайплайнов оценки качества поиска для агентных систем. Требования - Опыт от 1 года коммерческой разработки в NLP с фокусом на LLM и RAG-архитектуры; - Понимание работы и стратегий поиска (векторные модели, реранкеры, ReAct); - Умение оценивать качество поиска (Recall, MRR, NDCG) и проектировать эксперименты для сравнения гипотез; - Владение экосистемой: PyTorch, HuggingFace, vLLM, LangChain/LangGraph; Будет плюсом: - Опыт дообучения эмбеддеров или LLM; - Опыт реализации многошаговых агентных сценариев; - Публикации, соревнования или пет-проекты, связанные с задачей поиска. Условия Кластер с GPU A100 для экспериментов; комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.