СБ
СБЕР
ML Engineer (Поток)
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный 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 подтверждение4 мин. назад
Впервые замечена15 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Мы развиваем «Поток» - единую цифровую среду для командной работы, которая объединяет целеполагание, управление задачами, коллаборацию и автопротокол в одном интерфейсе. Ищем кандидата в юнит "Аналитика встреч".
Вы будете создавать продукт, который помогает сотрудникам не терять суть разговоров: тысячи часов переговоров превращаются в удобные сводки, напоминания, подсказки и рекомендации.
Обязанности
- разработка продукта, который помогает сотрудникам запоминать суть встреч: ключевые обсуждения, договорённости и следующие шаги автоматически собираются в одном месте
- построение моделей, которые берут на себя рутину — резюмируют встречи и подсказывают, что стоит вынести в задачи или обсудить с коллегами
- создание сводок, которые помогают командам видеть прогресс совместных проектов и тем вместо ручного пересказа
- разработка персональных рекомендаций, которые экономят время и помогают не упустить важное из обсуждений
- вывод продукта из прототипа в промышленную эксплуатацию и обеспечение охвата на всех сотрудников банка.
Требования
- опыт работы с python, pandas, numpy, pytest, langchain, langgraph от 3 лет
- опыт работы с llm, ии-агентами, rag, llm-wiki, графовыми бд
- знание nlp, классического ml, матстатистики, алгоритмов, постановки и интерпретации экспериментов
- понимание микросервисной архитектуры, обработки больших объёмов данных
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
Будет плюсом
- опыт работы с fine-tuning, lora, peft, fastapi
- готовность нести ответственность за продукт и фичу целиком — от идеи до пользы для пользователя, проверка гипотез, отслеживание метрик и доведение решения до результата
- готовность разрабатывать полноценные решения и прототипы — от бэкенда и данных до интерфейса, активное использование ai-инструментов разработки для быстрого прототипирования
- готовность к глубокому погружению в бизнес-смысл решаемой задачи
- навык работы в команде.
Условия
- гибридный формат работы из…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6