Senior ML-инженер

В отдел аналитики и отчетности блока Технологии ПАО Сбербанк требуется опытный ML-инженер широкого профиля, умеющий превращать сырую информацию в работающий продукт - разрабатывать End2End решения, от аналитики и поиска инсайтов до внедрения промышленных решений. Домены – табличные данные, NLP (тексты).

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

• анализ данных, поиск закономерностей, инсайтов, паттернов, аномалий
• формулировка и проверка гипотез, презентация результатов бизнесу
• проектирование и разработка промышленных ML/DL-решений: подготовка данных, отбор признаков, выбор модели, обучение, тестирование, подготовка к внедрению, непосредственное участие во внедрении, сопровождение работающего решения
• разработка AI-агентов, реализация инструментов и API для агентов
• реализация пайплайнов обработки данных, витрин для ML-решений.

Требования

• глубокое понимание классических ML-алгоритмов, основных DL-архитектур
• отличное владение Python, ML стеком библиотек
• отличное знание SQL, pySpark, pandas/polars; широкий опыт работы с табличными данными, временными рядами
• опыт работы с большими языковыми моделями (открытые, коммерческие) и знание основных приемов промпт-инжиниринга, в т.ч. zero-shot, few-shot, CoT. Опыт работы с RAG. Знание LangGraph
• владение системой контроля версий Git, следование принципам gitflow/github flow
• знание инференс серверов (Triton, TorchServe и др), опыт оптимизации инференса (ONNX, квантизация), мониторинга дрейфа данных
• высокая степень самостоятельности при реализации решений, защита предложенного решения, проактивность; умение находить общий язык с заказчиком, объяснять на простом языке сложные концепции.

Стек: SQL, Python, Jira, Confluence, Bitbucket, gitflow/github flow; CI/CD; Docker.

Условия

• гибридный формат работы по адресу: г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1 (м.Кожуховская)
• корпоративный тренажёрный зал
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• 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-партнёров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.