Обязанности

Развитие прикладных LLM-технологий для задач извлечения и генеративного поиска (RAG)
дообучение (LoRA) мультимодальных больших языковых моделей с фокусом на домене документов
разработка AI-агентов и мультиагентных систем
организация и автоматизация процесса разметки (от поиска и подготовки данных до анализа ошибок разметки)
релизы новых моделей в среды исполнения для наших пользователей.

Требования

Опыт работы с LLM, промпт-инжиниринг, дообучение трансформерных моделей
опыт в ML-разработке одной или нескольких типов моделей: Text classification, NER, QA
отличное знание PyTorch, Numpy, Sklearn, Pandas, Python3, ООП, SOLID
LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с инструментами для LLM.

Хороший профиль на GitHub
медальки на Kaggle
статьи по NLP/LLM на международных конференциях
участие в open-source проектах с LLM
опыт оптимизации и ускорения моделей для прода (прунинг, квантование, ONNX/TensorRT)
MLOps: Git, Docker, MLFlow/DVC/ClearML, Airflow
хорошее знание алгоритмов и структур данных

комфортный современный офис - м. Кутузовская
ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
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
корпоративная пенсионная программа.