Сбер2B
Backend разработчик AI моделей (LangChain, LangGraph, Python)
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Описание вакансии
Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искуственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.
Мы в цифрах:
- 50+ собственных решений
- 1,2 млн клиентов малого бизнеса
- 40+ отраслей используют наши продукты
- 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора
Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.
Чем предстоит заниматься:
- Работать по ML-задачам в рамках заданной архитектуры: реализация
экспериментальных прототипов, подготовка датасетов, запуск и анализ
экспериментов.
- Заниматься исследованием данных: проведение EDA, поиск инсайтов в продуктовых и медицинских данных, подготовка отчётов для команды.
- Заниматься проверкой гипотез: реализация и тестирование гипотез по улучшению мультиагентного ML-ядра и отдельных моделей.
- Внедрять альтернативные LLM/DL-решения под руководством
Senior-инженера, участвовать в сравнительных экспериментах.
Что для этого нужно:
- Уверенное владение Python для ML/NLP, опыт построения производственных ML-сервисов (API, microservices, контейнеризация)
- Глубокие знания NLP: классические модели (embeddings, seq2seq), современные DL-подходы, Transformer-архитектур. практический опыт использования
- Опыт работы с LLM: интеграция внешних и внутренних LLM, настройка prompt-инженеринга, использование tool-calling и мультиагентных паттернов
- Опыт проектирования мультиагентных решений (Orchestrator + sub-agents, fan-out/fan-in, human-in-the-loop) на основе современных фреймворков
- Продакшн-цикл ML: постановка задач через метрики, подготовка датасетов, разработка и валидация моделей, мониторинг и A/B-тесты
- Знание архитектуры Transformer и умение применять её в задачах (классификация, генерация, QA, извлечение сущностей)
- Понимание требований к safety и дрейфу моделей в healthcare-домене, умение закладывать соответствующие…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.