Инженер по машинному обучению / ML engineer (Блок ИИ)

В Департамент внедрения технологий ИИ нужен

Инженер по машинному обучению

Чем предстоит заниматься:

• развитие качества RAG-ассистентов для HR и базы знаний ВНД: настройка гибридного поиска, retrieval, embeddings, reranking
• построение и поддержка оценки качества: метрики точности ответов, релевантности документов и корректности цитирования
• улучшение DocAI пайплайна (OCR/извлечение/классификация), анализ ошибок, пост-обработка, настройка порогов качества
• организация экспериментов и цикла улучшений по фидбеку пользователей; формирование наборов тестовых и «проблемных» кейсов
• мониторинг качества моделей в эксплуатации (дрейф, деградация), участие в внедрении guardrails совместно с prompt engineer
• взаимодействие с backend/devops по вопросам производительности, масштабирования и production readiness ML-компонентов

Нам важно:

Приоритет кандидатам, у которых есть опыт с разработкой приложений на базе ИИ / ЛЛМ (AI/LLM) или моделей на базе классического Машинного Обучение (Machine Learning/ML)

Технические компетенции:

• опыт разработки ML/NLP решений на Python; понимание LLM, RAG и поиска по документам
• опыт работы с векторными БД/поиском, оценкой retrieval и качеством ответов
• понимание и базовый опыт DocAI/OCR: извлечение текста, классификация документов, обработка «плохих» сканов/PDF
• навыки построения датасетов, оценки качества и автоматизации экспериментов
• понимание рисков LLM: галлюцинации, prompt injection, утечки; способы контроля и тестирования

Инструменты и практики:

• Python, Jupyter/IDE; Git, работа с версиями и экспериментами
• Docker; основы деплоя в Kubernetes/OpenShift
• наблюдаемость: метрики качества/латентности, логирование ошибок
• инструменты тестирования и CI/CD для ML-артефактов (по стеку команды)
• опыт с GigaChat/OpenAI/Claude/DeepSeek будет плюсом

Мы предлагаем:

• офисный/гибридный формат работы: Москва, ул Усачева д 10 с.1
• Трудовой договор по комбинированному/гибридному формату работы
• Возможность реализовывать перспективные fintech-проекты и задачи по внедрению технологий ИИ
• корпоративный спорт: йога, футбол, хоккей, бег
• Корпоративная система скидок BestBenefits
• Высокий уровень ENPS - Банк хороший работодатель

У Банка нет IT аккредитации

​​​Если вакансия интересна, предлагаем ответить на пару вопросов