Мы команда Центра компетенции по Gen AI в юните Занять и Сберегать. В юните несколько команд создают AI агентов на платформе Цифровой ассистент, помогающих клиенту разобраться с Core продуктами банка такими как Кредиты, Вклады, Автокредиты, Комиссионные продукты.
Сейчас перед нашей команда стоит амбициозная задача помочь командам обеспечить высокое качество внедряемых агентов на этапах разработки, внедрения и эксплуатации.
Для решения задачи в нашем распоряжении цифровая платформа и широкий набор инструментов, включая различные LLM, а также возможность разрабатывать классические ML модели
Мы предлагаем:
· Возможность с нуля создавать и развивать систему оценки качества Ai агентов, использующую передовые технологии и в перспективе стать стандартом в банке.
· Работу в кросс-функциональной команде сильных специалистов.
· Широкое пространство для развития и реализации ваших идей и экспертизы.
· Современный технологический стек и развитая IT-инфраструктура.
Обязанности
- изучение, использование, создание инструментов для автоматизации оценки качества агентов.
- проведение глубокого анализа данных и пользовательских сценариев мультиагентных систем, постановка требований к агентам, для постепенного улучшения их качества.
- анализ платформенных механизмов, таких как система роутинга, оркестрации, планирования, управления контекстом и памятью, извлечения инсайтов. Реализация своих собственных механизмов или улучшение платформенных
- разработка комплексной системы метрик качества как отдельных компонентов мультиагентной системы, так и оценка системы в общем.
- создание пайплайнов автоматизации мониторинга и визуализации метрик, в том числе с применением подхода LLM-as-a-Judge.
Требования
- высшее техническое или математическое образование
- опыт в сфере машинного обучения и анализа данных от трех лет.
- глубокое понимание принципов работы и архитектур LLM, NLP и классических ML-алгоритмов, знание математической статистики и теории вероятностей
- владение на высоком уровне основными инструментами и фреймворками для ML разработки, аналитики и обработки больших данных, работы с LLM агентами (pandas, numpy, sklearn, pytorch, langchain, langgraph, pyspark)
- уверенные практические навыки работы с LLM и промпт-инжениринга
- понимание принципов построения промышленных микросервисных архитектур, мультиагентных систем и LLM-приложений.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- формат работы - фул-офис 5\2
- 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.
