Мы ИТ-компания Экосистемы Сбера и работаем под брендом СберАналитика.
СберАналитика – это аналитическая платформа, продукты которой помогают нашим клиентам открывать и развивать бизнес, изучать конкурентов, управлять рисками и оценивать аудиторию. Мы развиваем инновационные решения, исследуем все ключевые метрики и показатели для бизнеса и госсектора.
Сейчас у нас открыта позиция ML/LLM Engineer в команду Кодогенератор. Команда работает над проектом по созданию современных инструментов для проектирования/наполнения/использования аналитических хранилищ данных (DWH) c использованием GenAI.
Что предстоит делать:
- Разрабатывать и запускать MVP для прототипы продуктов с использованием ML и LLM (не только языковые модели, но и классические ML-решения);
- Адаптировать open-source LLM (Llama, DeepSeek, Qwen и др.) под конкретные бизнес-задачи, включая их локальный запуск;
- Интегрировать модели в production-окружение (API, батч-обработка, стриминг);
- Участвовать в полном цикле: от сбора данных и выбора моделей до деплоя и мониторинга;
- Промт-инжиниринг
Что для нас важно:
- Опыт работы с Python и ML-библиотеками (PyTorch, Transformers, LangChain и др.);
- Умение работать с open-source LLM (запуск, fine-tuning, RAG);
- Понимание локального запуска моделей (использование GPU/CPU);
- Опыт подготовки данных;
- Базовые навыки MLOps (Docker, FastAPI, Airflow, и др.);
Будет плюсом:
- Знание классического ML (scikit-learn, XGBoost);
- Опыт с работы с полностью on-prem решениями;
- Работа с векторными БД;
- Понимание методов оптимизации LLM (LoRA);
- Понимание агентной архитектуры информационных систем;
- Опыт работы/построений корпоративных хранилищ данных.
Что предлагаем:
- Оформление в штат по ТК РФ;
- Офисный/гибридный формат работы (БЦ "Кругозор") м. Калужская/Воронцовская;
- Работа в аккредитованной ИТ-компании, сопутствующие льготы;
- Ежегодный бонус по итогам работы (при выполнении KPI);
- ДМС, в т.ч. для родных по программе со-оплаты;
- Скидки и льготы от партнеров;
- Возможность реализовать свой потенциал в построении эффективных процессов с нуля/их значительной оптимизации.