Machine Learning Engineer

Мы – Трайб «Управление модельных рисков». Мы разрабатываем новую инновационную Платформу Sber.DS. Это линейка продуктов, решающая задачи Сбербанка по управлению модельным риском, а также ускоренной разработке AI-моделей и тиражирования знаний о SOTA моделях и алгоритмах в DS сообществе Сбера.

Развитие Платформы соответствует мировым трендам «демократизации AI», когда разработка модели превращается в задачу, доступную любому пользователю через средства визуального проектирования и использование библиотеки готовых компонентов. Мировой рынок систем подобного класса оценивается в 150+ млрд. долларов. Наши конкуренты – Google, Microsoft, Amazon, SAS, IBM, Huawei.

Важной частью Платформы является сервис автоматической разработки моделей, который позволяет с помощью API создавать, валидировать качество и дообучать модели машинного обучения.

Также платформа развивается в сторону поддержки и интеграции агентов и агентских решений для применения их в банке.

В команду SberDS.R&D мы ищем талантливого ML-инженера, который будет:

• создавать сервис автоматического создания моделей машинного обучения на основе SOTA-алгоритмов
• разрабатывать интеллектуальных агентов и инструментальную платформу для их создания. Например, один из наших последних проектов — агент первой линии сопровождения с базой знаний на основе RAG
• создавать аналог n8n, тесно интегрированного с другими продуктами Банка для возможности глубинных R&D исследований
• определять перечень доработок платформы и участвовать в их реализации
• исследовать возможности решения задач заказчиков на SberDS;
• расширять возможности платформы в областях DS-вычислений, глубокого обучения и агентского AI.

Для этого потребуется:

• Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП); (а то повторялось с пунктами ниже)
• опыт работы с langchain, langgraph, vllm, sglang
• понимание принципов построения моделей машинного обучения
• отличное знание Python, Git, Linux, Bash, Docker
• системное мышление, желание разбираться в предметной области и в бизнес-процессах.

Будет плюсом:

• знание SQL (скорее плюс, чем обязательно)
• опыт со Spark (pyspark) и в целом с экосистемой Hadoop
• владение DL-стэком (PyTorch, flash-attn)
• знание C/C++ или Java
• опыт в написании бэкенда
• опыт в ML-соревнованиях
• интерес к области создания интеллектуальных агентов (AI Agents) и практический опыт работы с LLM (Large Language Models).

Условия

• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская
• гибридный формат работы
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• регулярные митапы и развитое DS-community
• 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.