Senior NLP/LLM-инженер

Senior NLP/LLM Engineer

Сбер

Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость Формат работы: офис или гибрид (Москва)

Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
• Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
• Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
• Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
• Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами

Наши пожелания к кандидатам

• Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
• Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
• Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
• Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
• Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
• Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL