Развиваем рынок коллективных инвестиций в коммерческую недвижимость

Развиваем лучший инструмент для коллективных инвестиций в качественную коммерческую недвижимость доступный каждому
Создаем надежный механизм защиты и передачи капитала в наследство на базе ЗПИФ
Управляем лучшим портфелем коммерческой недвижимости на рынке
Работаем в команде единомышленников, которых объединяет общая система ценностей

УК №1 на рынке

по объему активов в розничных ЗПИФах, инвестирующих в недвижимость

88%

доля рынка розничных ЗПИФ

110 тысяч

клиентов

11

розничных ЗПИФ

312 млрд руб.

под управлением в розничных фондах

>270

сотрудников

> 3 млн м²

недвижимости

Мы ищем AI/ML Engineer уровня Middle для разработки и внедрения решений на основе Generative AI в fintech-среде. Вы будете создавать RAG-системы, интегрировать LLM, разрабатывать AI-агентов и выводить модели в промышленную эксплуатацию.

Основная цель — разработка масштабируемых AI-сервисов, которые решают реальные бизнес-задачи: персонализация ответов клиентам, обработка документов, автоматизация сценариев поддержки и др.

Роль предполагает тесное взаимодействие с AI специалистами и смежными командами из ИТ. Это шанс работать с передовыми GenAI-технологиями, где AI-агенты, RAG и multi-agent системы дают конкурентное преимущество в финтех-индустрии.

Обязанности

Разработка RAG-систем: Проектирование и сборка пайплайнов для обработки документов (парсинг, чанкинг, векторизация), реализация гибридного поиска и механизмов реранжирования для повышения точности ответов.

* Интеграция LLM и создание агентов: Разработка AI-ассистентов и чат-ботов с использованием LangChain / LangGraph, реализация сложных multi-agent сценариев с распределением задач между агентами.

* Дообучение и адаптация моделей: Проведение экспериментов по дообучению открытых LLM (Qwen, Llama, Mistral) с использованием PEFT (LoRA/QLoRA) для улучшения качества инференса на специфических fintech-данных.

* Инженерия промптов и оптимизация: Разработка эффективных шаблонов промптов, внедрение техник (Few-shot, Chain-of-Thought) и оптимизация контекстного окна для работы с большими объемами данных.

* Разработка API: Создание микросервисов на FastAPI для инференса моделей, обеспечение асинхронной обработки запросов и интеграция с системой очередей (RabbitMQ/Kafka) для отказоустойчивости.

* DevOps и MLOps: Контейнеризация сервисов (Docker), развертывание моделей на GPU-инфраструктуре (Ollama, vLLM), настройка мониторинга дрейфа данных и качества ответов в продакшене.

* Исследования и R&D: Анализ научных статей и реализации SOTA-подходов в области RAG и Agentic AI, проведение тестов для сравнения различных архитектурных гипотез.

* Документирование и архитектурное согласование: Ведение технической документации по архитектуре AI-сервисов, описание API-контрактов и результатов экспериментов для кросс-командного взаимодействия. Подготовка пакетов документов по ИИ продукту для Архитектурного комитета и отрисовка схем взаимодействия сервисов для ИБ.

* Определение и расчет необходимой инфраструктуры (GPU, CPU, RAM, хранилища) для разрабатываемых AI-решений с учетом планируемой нагрузки и требований к отказоустойчивости

Требования

Ключевые технические требования:
Python: уверенное владение, понимание ООП и Git**.**
Работа с данными: опыт использования Pandas и NumPy для подготовки, очистки и анализа данных.
Машинное обучение: хорошее знание основ ML (классификация, регрессия, кластеризация), метрик качества и библиотеки Scikit-learn.
Глубокое обучение и LLM: опыт работы с PyTorch. Понимание архитектуры Transformer и принципов работы современных языковых моделей (LLM).
RAG и векторный поиск: практический опыт разработки RAG-систем, работы с embeddings и векторным поиском (ChromaDB, FAISS). Опыт использования фреймворков LangChain или LangGraph.
Backend: разработка API на FastAPI, понимание REST API и основ асинхронного программирования.
Инфраструктура: Docker / Docker Compose.
Будет преимуществом:
Практический опыт дообучения LLM (LoRA, QLoRA) и их развёртывания через Ollama или vLLM.
Базовое понимание CI/CD-процессов и опыт работы с облачной инфраструктурой (Cloud.ru, Yandex Cloud, AWS, Azure).
Навыки создания AI-ассистентов и агентов.
Личные качества:
Самостоятельность в ведении задач от гипотезы до прототипа.
Умение объяснять сложные AI-концепты команде.
Способность быстро адаптироваться к новым технологиям.
Английский язык на уровне чтения технической документации (B1+).

Условия

Гибридный формат работы;
Выгодные ипотечные льготные условия кредитования;
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Сбер Еаптека и другие;
ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
Корпоративная пенсионная программа;
Детский отдых и подарки за счет Компании;
Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
Скидки на отдых в лучшем в мире курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте

ООО "Современные фонды недвижимости" лицензия Банка России № 21-000-1-01038 от 07.10.2020 г.

Отклик на данную вакансию соискателем посредством сайта hh.ru или мобильного приложения «работа hh» является действием самого соискателя по предоставлению своего согласия в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» на осуществление со всеми указанными в том резюме соискателя посредством сайта hh.ru или мобильного приложения «работа hh» персональными данными (а также с самим резюме), которое включает в содержание отклика на данную вакансию, следующие действия: сбор, запись, систематизацию, хранение, уточнение (обновление или изменение), использование, блокирование, уничтожение, для целей привлечения и отбора кандидата для возможного трудоустройства и включения в кадровый резерв у оператора персональных данных: Общество с ограниченной ответственностью «Современные Фонды Недвижимости», ИНН 7730257675, находящемуся по адресу: 121059, г. Москва, ул. Киевская, д. 7, корп. 2, этаж 5, ком. 40,41,42, которому настоящее согласие предоставляется до достижения цели обработки персональных данных. Настоящее согласие на обработку персональных данных может быть отозвано соискателем путем направления соответствующего заявления по адресу оператора: 121059, г. Москва, ул. Киевская, д. 7, корп. 2, этаж 5, ком. 40,41,42.
Также предоставляется согласие на право со стороны Общество с ограниченной ответственностью «Современные Фонды Недвижимости» поручить обработку указанных в настоящем согласии персональных данных, а именно осуществление следующих действий: сбор, запись, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, передача (предоставление, доступ), блокирование, удаление, обезличивание, систематизация, хранение, уничтожение, другому лицу — Публичному акционерному обществу «Сбербанк России», ИНН 7707083893, 117312, г. Москва, ул. Вавилова, д.19 — для целей подбора персонала. Общество с ограниченной ответственностью «Современные Фонды Недвижимости» представляет бренд Современные Фонды Недвижимости.