Senior LLM engineer / Inference Engineer (Центр Практического ИИ) - вакансии и работа
Срочно приглашается на работу Senior LLM engineer / Inference Engineer (Центр Практического ИИ) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
СБЕР |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
Senior LLM engineer / Inference Engineer (Центр Практического ИИ) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
Senior LLM engineer / Inference Engineer (Центр Практического ИИ) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
Наша команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в пром в "жёстких" контурах: локальные устройства / закрытые контуры / строгие SLA по задержкам. Работа включает полный цикл: данные → дообучение → оценка качества → оптимизация инференса → нагрузочное тестирование → внедрение. Обязанности • дообучение LLM под конкретные, прикладные банковские задачи (instruction-tuning, adapters/LoRA, SFT; при необходимости alignment-подходы) • разработка и оптимизация AI-агентов и сложных RAG-пайплайнов (LangChain / LlamaIndex / LangGraph и аналоги): маршрутизация, инструменты, память, ранжирование, мульти-источники • построение и улучшение пайплайнов инференса под заданные требования latency / throughput / cost-to-inference (батчинг, KV-cache, спекулятивные подходы, профилирование) • оптимизация исполнения моделей под конкретное железо и контур исполнения (выбор архитектуры, ускорение узких мест, Triton/CUDA-ориентированные улучшения при необходимости) • проведение НТ (нагрузочного тестирования) и перформанс-валидации: методология тестов, сценарии, метрики, воспроизводимость, выводы и отчеты • сбор и подготовка данных для дообучения: постановка требований к датасетам, стратегия сбора и разметки, генерация синтетики там, где уместно, контроль качества данных • разработка метрик качества и системы оценки (golden set, пайплайна автоматической оценки + ручная разметка, регрессия качества, сравнение версий, ведение отчетности) • упаковка модели в сервисы / SDK, интеграция с внутренними APi/базами знаний, совместная работа с инженерами платформы и продуктом до вывода в продакшн. Требования опыт в NLP/LLM от 5 лет уверенная практика с LLM/transformers уверенные знания python понимание архитектуры LLM и принципов построения inference-пайплайнов, опыт с vLLM / TensorRT-LLM / TGI / ONNX Runtime, квант пайплайны (AWQ/GPTQ/bitsandbytes и др.) практический опыт Fine-Tuning LLM под разные задачи (QA, классификация, извлечение сущностей, суммаризация, перевод, code-task как преимущество) опыт построения RAG-пайплайнов и AI-агентов / мультиагентных систем умение проектировать воспроизводимые эксперименты и валидировать изменения цифрами Будет плюсом: опыт оптимизации производительности (профилирование, поиск узких мест на CPU/GPU, память), понимание trade-offs качества vs скорость vs стоимость, опыт low-latency / on-device / edge deployments опыт индустриальной разработки (тесты, код стайл, ревью, CI/CD, devops процессы) опыт работы с инфраструктурой разработки и деплоя (Linux, Docker, Kuber, мониторинг) опыт построения reusable-компонент (core LLM / фреймворки / платформенные решения), которые переиспользуются разными заказчиками в разных продуктах практика чтения и имплементации решений из научных статей (без жесткого фанатизма). Условия комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещение офиса не менее 2х дней в неделю) ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров. |
Источник информации: |
Вакансия интернет ресурса |
Требования к соискателю |
|
|---|---|
Образование: |
Не указано |
Контакты, адрес работодателя |
|
|---|---|
Регион: |
Москва МО |
Адрес: |
г Москва |
ОГРН: |
1067761906805 |
ИНН: |
7718620740 |
Дополнительная информация о работе |
|
|---|---|
Дата: |
2026-03-06 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от СБЕР можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя СБЕР 30 апреля 2026 г.