← К каталогу
DA

Data World

ML-инженер

УдалённоУровень не указанМосква, Россия1 ч назад
Компенсация150 000–160 000 RUR
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

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.

Последнее подтверждение10 мин. назад
Впервые замеченатолько что
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Хочешь попасть в крупный финтех-проект, но думаешь, что «нужен большой опыт»? Это твой шанс!

Мы ищем ML инженера в свою команду) Проект "GigaARPA " (заказная разработка Сбербанка)

Обрати, пожалуйста, внимание на 3 момента:

  • Удалёнка (но Локация Москва и Московская область)!!!
  • ИТ аккредитация, ДМС, техника
  • ЗП 150-160 тыс. на руки!!!

Мы развиваем направление управления знаниями GigaARPA - платформы для перевода бизнес-процессов в автономный режим с использованием RPA, AI-агентов и LLM.

Управление знаниями о платформе, продукте и клиенте неотъемлемая и важная часть клиентского сервиса. Помимо этого, команда анализирует и развивает клиентские пути (CJM) и использует клиентский опыт для развития продукта.

Ищем ML Engineer / LLM Engineer , который вместе с командой будет реализовывать сервисы управления знаниями о платформе, продукте, клиенте, документах и процессах в GigaARPA , отвечать за разработку агентной логики и LLM -приложений внутри платформы.

Чем предстоит заниматься

  • Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC.
  • Развивать Ассистента платформы на базе LLM.
  • Реализовывать поиск релевантных знаний по запросу пользователя на естественном языке.
  • Проектировать agentic workflow: планирование, выбор инструментов, выполнение действий, проверка результата и обработка ошибок.
  • Реализовывать механизм вызова инструментов платформы через LLM: tool calling / function calling.
  • Разрабатывать и развивать RAG-механизмы и работу с корпоративными базами знаний.
  • Создавать LLM-приложения для анализа логов, метрик, БД, документации и других данных платформы.
  • Разрабатывать агентов для тестирования, сопровождения и диагностики автоматизированных процессов.
  • Проектировать механизмы памяти и управления контекстом AI-агентов.
  • Разрабатывать подходы к автоматизированной оценке качества ответов и действий LLM.
  • Проводить эксперименты с моделями, промптами, контекстом и агентными архитектурами.
  • …

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU