СберСпасибо – самая большая банковская программа лояльности в России. Участники копят бонусы за покупки по карте и обменивают их на скидки у партнеров.
70 миллионов участников программы
10 000 транзакций в секунду
> 1000 региональных и федеральных партнеров
Сегодня наша команда развивает единую программу лояльности экосистемы Сбера.
Это крутой проект и у тебя есть возможность принять в нем участие!
Обязанности
- Ведение end-to-end разработки ML части LLM-ассистента: архитектура, roadmap, координация ML/Backend/разметки;
- Построение контура качества:
*разметка эталонных ответов (guidelines, контроль согласованности),
*offline-eval датасеты,
*LLM-as-a-Judge (рубрики/шкалы, калибровка на human-labels),
*онлайн-метрики/A-B тесты. - Внедрение Langfuse: трассировка, версии промптов, сбор фидбэка, дашборды качества/стоимости/латентности;
- Реализация и улучшение RAG по Points of Interest: embeddings, векторное хранилище, hybrid search/rerank, обновление данных, grounded-ответы;
- Настройка безопасности и guardrails (антигаллюцинации, работа с персональными/гео-данными).
Требования
- Опыт лидирования ML/LLM-проектов и вывода в прод;
- Практический опыт с LLM-продуктами: prompt/tool calling, multi-turn, guardrails;
- Опыт построения оценки качества LLM (golden set, разметка, LLM-as-a-judge, метрики);
- Опыт с RAG и retrieval-метриками (Recall@k/MRR/nDCG), векторными БД (pgvector/Qdrant/Milvus/Weaviate и т.п.);
- Python, понимание backend-интеграций (API, очереди, CI/CD);
- Плюс: Langfuse/OpenTelemetry, fine-tuning (SFT/DPO), опыт в geo сценариях.
Условия
- Стильный офис около м. Кутузовская;
- Возможность работать как в офисе, так и из дома;
- Интересные проекты с известными брендами;
- Возможность развиваться благодаря обучению;
- Ну и конечно же конкурентная заработная плата и премия;
- А также расширенный социальный пакет: ДМС, НС, ВЗР, корпоративные скидки и активную спортивную жизнь.
