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 и масштабировать текущего агента под новые бизнес-направления
- Проводить эксперименты по улучшению текущей архитектуры агента и механизмов поиска
- Совместно с DE искать новые источники данных и тестировать их применимость в агенте
- Разрабатывать методологию оценки качества, взаимодействовать с разметчиками, настраивать llm-as-a-judge (в том числе дообучение)
- Совместно с MLE из команды выводить новые модели/подходы в прод.
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.
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.